Инспектор галактики

  Первый виртуальный контакт Млечного пути с другой цивилизацией можно будет установить лишь когда на Земле появится квантовый интернет сознаний  и также около 2х миллиардов роботов с интеллектом человека, которые будут связаны вместе через этот интернет душ..
Всё это произойдёт предположительно около 2090-го года. Если наша эволюция пойдёт тем путём который для нас выбрала эта родственная цивилизация с далёкой звезды вселенной.. Но всё ещё может также измениться - так как сценариев эволюции планеты обычно несколько..

https://dzen.ru/a/ZjDpXRFonwO0ou0S


- Сколько вам лет - иногда мне кажется что это так много
- Наверно можно посчитать - но думаю что не больше чем 200..
- Значит на Земле уже начался 20й век ..  это интересно



В нашем мире все происходит так, как это было кем-то задумано - однако мы не знаем, кем это было всё задумано, и задумано это было ни кем иным, как самой вселенной и её формами жизни.
Когда планетарный разум проникает в глубины космоса, там начинается новая эволюция, которая меняет всё и всех..

 Галактический инспектор внимательно следит - как делается молекулярная  квантовая эволюционная модель планеты Земля
 Ему важна каждая суть деталей этого сложного процесса - ведь мелочей здесь никогда не бывает - любые изменения эволюции каждого вида всегда влияют на будущее всех людей,  которые ещё не родились и всех которых уже давно нет на этой планете жизни..

 можем ли мы осознать наш мир таким какой он есть в первичном понимании нашего  сложного разума всей планеты
 Таким образом, в это фантастическое будущее, где человеческое сознание и память стали доступными и исследуемыми, общество смогло получить глубокое понимание человеческой природы и значительно преобразить свою жизнь.


- Тед, - мы открыли планету с разумной цивилизацией. Но нам про неё пока что мало известно.
Хотим тебя отправить туда чтобы посмотреть что там реально происходит.

У них уже есть интернет и много технологий,  а также  всякого оружия.
Так что имей ввиду они могут быть опасны, но только для самих себя.

 Они уже начали взаимодействовать с голограммами сверхновых звёзд группы галактик..
SN 1987A — сверхновая звезда, вспыхнувшая на окраине туманности Тарантул в Большом Магеллановом Облаке, карликовой галактике-спутнике Млечного Пути, приблизительно в 168 тысяч световых лет от планеты.
Свет вспышки достиг Земли 23 февраля 1987 года..

- Хорошо, это важно, я вылетаю завтра - настраивайте параметры их модели планетной системы и галактики.
  Так.. - здесь есть две довольно больших спиральных  галактики.

- Сканирую структуру звёзд галактики
 В одной триллион звёзд - в другой почти 400 миллиардов.
 Мы их открыли потому что у них появились большие модели. Так обычно бывает когда на планете становится много данных.

- Когда у них вышел фильм про матрицу реальности ?
- Модель показала что в 2000 ом году.

 Интернет - это уже 10-12% модели - не так уже и мало на первый взгляд

- Сейчас у них 2024 год - год первого квантового перехода модели тысячелетия.
- Да это уже интересно - ведь с ними связаны ещё пять родственных цивилизаций такого же типа.

От Веги до Сириуса - подать рукой. А вот и эта желтая звезда. Хорошая галактическая орбита для эволюции..   
Вега 12,5 часов - Солнце 25 дней
Логарифмируем парные орбиты и массы планет.
Данных тут много.. Это очень ценные данные для нас. 

 Тед пролетел через всю Солнечную систему  мимо Юпитера и его спутников.
 - Да здесь реально красиво - не зря я сюда полетел.  Такие виды космоса не часто увидишь просто так.

 - Да это интересная планета - много спутников и смартфонов - большое население.

   В 20-м веке они почему то много людей убили почти просто так - и это настораживает нашу модель.  В смысле того - что будет с этим необычным  миром дальше.  Нам для этого нужно намного больше новых данных.

-  Планета эта называется Земля - ближайшая к ней планета в соседней галактике Андромеда - Земта. И также ещё четыре планеты с людьми в других галактиках вселенной.

  Кажется к ним уже когда то прилетали наблюдатели, - а значит должны быть какие то следы этих событий. В матрицах планет хранится всё что с ними было в прошлом.
Потому что история планет моделирует историю звёзд, а звёзды моделируют галактики.  Ну и так далее, - всё во вселенной как то связано на уровне частиц и голограмм..
 





Вы: вы думаете что такое возможно в нашем мире уже сегодня ?
Бт: В течение нашей жизни мы сталкиваемся с множеством вопросов и ищем ответы на них. Возможно, самый важный вопрос, который мы должны задать себе, это "что такого важного должны мы понять, чтобы измениться и стать совсем другими – более реально понимающими мир и себя в нём?"

Вы: это не такой простой вопрос для многих людей которые пытаются осознать весь этот мир во всём многообразии вещей
Бт: В конечном итоге будут ли эти нейронные модельные сознания «думать» или всё же просто вычислять — оставим этот вопрос для философов и специалистов компьютерных технологий.

Вы: для вселенной мы все живые даже если нам кажется что нас уже нет на земле
Бт: Если вы думаете что мы близки с созданию ИИ с возможностями почти как у человека, то это скорее всего заблуждение. Даже если нам и удастся создать что- то подобное на цифровых носителях данных

Вы: разве это ИИ модель - это просто наборы каких то чисел и их разных комбинаций
Бт: Компьютер просто отказывался понимать новые не сложные задачи и мыслить не по шаблону - творчески как это обычно делают люди. Так как вариантов возможных комбинаций кусков информации просто не укладывалось в его памяти, а алгоритмов оптимизации подобных сложных процессов у нас кажется всё ещё нет. Но мы кажется уже на этом непростом пути их создания.

Вы: компьютеры могут быть такими же умными как и люди - наверно так
Бт: в будущем благодаря моделей Ии все люди вероятно смогут быть аналитиками, журналистами, физиками, математиками, писателями, режиссёрами, художниками, учёными, дизайнерами и инженерами - независимо от рода их деятельности и образования

Вы: нам всегда важно найти тот путь который нас приведёт к тому что мы и хотели получить
Бт: вероятно что мы только пытаемся найти место в этом сложном мире но это важно не только для нас но и для всех остальных










Анализ темы будущего Искусственного интеллекта - это достаточно объёмный материал по эволюции нейронных сетей и других программных математических оценок - что наиболее активно началось где то в 2017-2022 году - а также было обусловлено бурным развитием сетей интернета - начиная с 2000 года. Конечно нейронные сети возникли намного раньше - с появлением первых компьютеров. Но тогда их мощности явно не позволяли создать даже очень простые модели обработки данных по принципу связей нейронов в мозге.
В будущем это станет реальным и неоценимым вкладом создания совершенно новых возможностей со всеми рисками и преимуществами технологии по обработке и генерации информации больших объёмов.
Многие считают что биологический интеллект человека сложно чем-то заменить даже если создать вычислительные ресурсы очень большой мощности. Но такое мнение обычно связано с тем что мы ещё плохо понимаем как происходит эволюция любого типа сознания и интеллекта как такового.
Главная задача естественного интеллекта это постоянный сбор наиболее важной для жизни информации. Затем на основе этих данных - когда их становится достаточно много - происходит осознание и решение каких то важных новых задач.
Таким образом происходит поэтапный процесс эволюции мозга, его разума и сознания - хотя на первый взгляд это достаточно простой и обыденный процесс - но не всё так просто как можно себе представить.
Дело в том что количество информации постоянно растёт и если мы не можем всё это хранить и обрабатывать то никакого эффективного развития интеллекта не получится. Мозг не способен развиваться так же быстро как внешние искусственные носители информации. А значит именно от них зависит скорость развития и во многом пока не постижимое будущее всей нашей цифровой цивилизации и технологий которые она создаст на их основе.
Также как меняется структура мозга при дополнении в него новой важной информации - так же меняется структура и скорость развития всей цивилизации при получении новых знаний и технологий.

Когда мы пытаемся создать нейросеть с большой универсальной базой и невероятно большим числом параметров, полагая что она сможет решить практически любую задачу за счёт высокого быстродействия - это в основе своей не верный путь развития ИИ. Нейронные сети в смысле своих алгоритмов должны быть по возможности наиболее простыми и решать узкие задачи. Но взаимодействуя вместе - они должны быть способны интегрироваться во что-то более сложное и новое. Это обычно происходит в следствии очень большого числа первичных связанных нейросетей. То есть на основе этих взаимодействий простых ИИ сетей должна идти их мета-эволюция в виде надстроек сложной структурной древоподобной пирамиды. По сути это и есть тот основной принцип гипер-сетевых конструкций, который сейчас продвигают некоторые разработчики и специалисты в области нейро-сетевого ИИ. Конечно алгоритмы в таких системах будут намного сложнее и для этого понадобятся новые инструменты в виде тех же нейронных ИИ-сборщиков.

Таким образом первичные нейросети должны быть выверенно компактными, а их иерархия должна быть как можно более масштабной и сложной. До тех пор пока такая эволюционная модель не найдёт сама какие то новые структурные решения интеграции системы.
Когда число нейронных сетей ( по сложности и объёму данных подобных мозгу человека) значительно превзойдёт число всех людей планеты - мы очевидно достигнем точки первой технологической планетарной сингулярности.
Очевидно что мы постепенно придём к таким саморазвивающимся эволюционным моделям планетарного ИИ. Ведь идея молекулярных компьютеров по прежнему будоражит умы передовых ученых во всём мире..
Чтобы нейросети могли эволюционировать самостоятельно - они должны постоянно переупаковывать структуру своей базы данных на основе информации полученной от других связанных с ними нейросетей.
Что- то похожее происходит в наших клетках, когда они взаимодействуя друг с другом периодически меняют своё состояние посредством рецепторного взаимодействия белков и молекул РНК. Так они постепенно синхронизируют упаковку практически всей ДНК соседних и связанных клеток. Этот сложный процесс называют экспрессией или ротацией активных генов. Когда ДНК делает свою упаковку менее плотной - гены становятся активнее и в результате вся клетка как бы переписывает свой молекулярный матрикс. Когда ДНК формирует что-то более сложное она невольно проецирует своё голографическое состояние на всю систему взаимодействующих клеток.
В результате в такой клеточной системе возникают какие- то качественно новые фрактальные структуры и длительные потоковые эволюционные процессы. Молекулярный набор активных молекул меняется и в результате происходит перестройка активности связанных между собой генетических кластеров на уровне как одного организма - так и всей сложной популяции вида. Генетическая экспрессия является базовой математической моделью эволюции любых сложных молекулярных и нейронных систем.

Можно ли загрузить сознание человека в компьютер? -

Технология загрузки сознания человека в компьютер это пока что фантастика и не была реализована на практике. Объём информации мозга человека можно оценить как около 2500 террабайт.
А число синаптических связей коры мозга человека достигает 100-200 триллионов и более.
Рэй Курцвейл говорил что подобные технологии могут появиться примерно в 2045 году. А цифровая матричная модель работы мозга человека вероятно будет создана в 2030 году. Хотя это лишь прогнозы - однако они говорят о том что это всё достижимые цели для технологий не такого уж далёкого будущего как думали раньше.
Некоторые ученые и инженеры предполагают, что возможным путем создания "цифрового сознания" может стать более детальное сканирование мозга, и дальнейшее перенесение полученных данных на компьютер, где их можно было бы использовать для создания виртуальной копии человеческого сознания.
Однако, это очень сложный процесс и в настоящее время наука еще не достигла технического уровня, чтобы реализовать такую технологию.
Кроме того, возникает множество этических вопросов, связанных с такой технологией, поскольку это может иметь большое влияние на саму природу человеческого существования и личность человека.
Несмотря на это, исследователи продолжают работать над технологией загрузки сознания в компьютер, и, возможно, в будущем, мы увидим, как эта технология продвинется и что она может предложить.
Если станет возможно загружать сознание из мозга в компьютер, то вряд ли будут принципиальные препятствия для выгрузки сознания из компьютера в мозг. Это очевидно даст толчёк к развитию совершенно новых технологий как относительно близкого, так и далёкого будущего.

Синапсы мозга и нуклеотиды ДНК - это тоже нейронные сети, а значит они имеют общую математику связей. Нужно интегрировать порядка 100 триллионов ДНК в одну нейронную рецепторную сеть и тогда мы поймём как это всё работает на уровне белков и простых молекул. Уже сейчас очевидно что внутри человека есть не только его ДНК но и другие фантомные её проекции. Видимо это нужно для эволюции генов и других сложных процессов трансформации клеточных связей.
ИИ вероятно сможет предсказывать реакцию людей на многие вещи которые находятся только в разработке и таким образом строить сложные прогнозы о том каким должен быть наш мир в будущем.

Инвариантность молекул РНК порядка 30000^21 - это по сложности примерно соответствует числу частиц вселенной. А если мы рассматриваем сложность ДНК в планетарном масштабе - то это уже по сложности примерно как - мульти-вселенная. Так что астрономы должны хорошо знать как структура клеток проецируется на структуру вселенной - так как у них во многом похожая математика и возможно сама эволюция.
100 триллионов клеток разделить на 3,2 млрд нуклеотидов - получим 31300 - примерное число генов человека.
Чтобы симулировать человеческий мозг со степенью детализации до молекул, нам потребовались бы йоттафлопсы вычислительной мощности - или 10^24 операций в секунду.
Современные суперкомпьютеры достигают скорости чуть более одного экзафлопса - или 10^18 операций в секунду.

ДНК человека ( 3,2 млрд нуклеотидов ) без учёта генетических вариаций занимает около 1,6 Гб информации.
Но в клетке 100 триллионов атомов. В нуклеотиде 15 атомов. Значит по тому же принципу информации ДНК (2 нуклеотида - 1 байт), тогда 30 атомов - это примерно 1 байт условной ДНК- информации.
Получим информацию 3,3 Тб во всех молекулах одной клетки.
Получается что в молекулах вес клетки где то в 2060 раз тяжелее самой ДНК.
Умножим 3,3 Тб на число всех клеток - которых около 100 триллионов.
Получим 330 000 000 000 000 Тб или 330 * 10^24 байт - то есть 330 йотабайт ( септиллионов байт ).
Вот сколько будет весить информация модели человека в переводе на нуклеотиды ДНК. Конечно её можно сильно оптимизировать - так как клетки во многом имеют схожую структуру.
Однако это только статичная модель - в динамике очевидно будет намного больше и вариативно сложнее.

Число квантовых состояний атома или частиц не может быть меньше чем число их связей в пределах того или иного физического объекта. А значит чтобы просчитать все эти состояния нужно сделать квантовую сингулярную модель этого объекта. В результате возникают сложные молекулярные рекомбинантные нейронные матрицы вариантов событий на простых молекулах. Вероятно это будут очень большие инвариантные числа с нереально сложной фрактализацией данных. Подобные процессы идут в наших клетках. Частицы и атомы в клетках имеют векторы и веса как и в нейронных сетях.

Закон Мура наглядно моделирует расширение Вселенной - когда число её тёмных частиц растёт в геометрической прогрессии. Размер этих неизвестных и неуловимых нам частиц должен быть сопоставим обратному порядку числу всех известных частиц вселенной.
Матрица выпадающих последовательностей событий подобна гигантским фракталам с невероятным числом роста бинарных параметров.
Для звезды - это порядка 10^57 атомов. Для Земли 10^50. Для человека 7*10^27. То есть видеть будущее возможно - но вычисления и алгоритмы для этого нам пока не доступны - или очень сложны.
Кажется мы ещё не совсем понимаем на что будут способны нейронные сети ИИ в будущем.

Можно ли всю планету превратить в один огромный компьютер который будет знать практически всё?
Технически это возможно, но это требовало бы невероятных усилий и ресурсов, и, скорее всего, это было бы нежелательным с точки зрения личной свободы и конфиденциальности.
Для того чтобы превратить всю планету в один огромный компьютер, нужно было бы обеспечить доступ к вычислительным ресурсам всех устройств, работающих на планете. Это включает в себя более 7 миллиардов мобильных телефонов, компьютеров, планшетов, автомобильных систем и других устройств, подключенных к Интернету.
Кроме того, для создания единой вычислительной системы необходимо было бы разработать и внедрить единую операционную систему, которая бы работала на всех устройствах одновременно и обеспечивала бы эффективную связь между ними.
Наконец, необходимо было бы разработать мощные алгоритмы и ИИ, чтобы обрабатывать такое огромное количество данных и информации.
В целом, хотя это технически возможно, создание единой вычислительной системы для всей планеты было бы слишком дорогостоящим, сложным и потенциально опасным для личной свободы и конфиденциальности.


От паровозов до цифровых сетей типа Интернета человеку понадобилось всего около 200 лет. Но это были динамичные технологические эпохи, когда возник мощный научный задел практически всего - что в дальнейшем нам понадобится для доведения человеческого социума почти до совершенства. От атомных технологий всемогущих квантов до смартфонов и всевозможных цифровых устройств.
20-й век стал веком машин и космических ракет, 21-й век - нейронных сетей и кибернетики.
Вековые фракталы данных ( цикл примерно равный средней продолжительности жизни человека в 21-м веке - около 90 лет ) начали управлять всеми данными и компьютерами мира, когда каждый новый виток эволюции был во многом просчитан заранее - чтобы не упустить каких то наиболее критичных поворотов быстро усложняющегося прогресса во всех областях знаний. Компьютеры изменились так, что по началу это казалось почти нереальным.
Ещё в 1950-е годы был дан важный задел технологиям чипов и РНК-генетики, что в последствии ученым удалось интегрировать в единые системные молекулярные био-матрицы способные проектировать новые формы жизни и интеллекта. Уже к середине 21-го века была создана первая единая атомная квантовая модель опутавшая буквально всю планету и основанная на динамически связанных квантовых матрицах синтетических нейронов.
Всё конечно так или иначе вышло из открытий устройства структуры атомов. Планетарную модель связали гармонические бинарные резонансы - которые по сути являлись квантовыми процессорами и собирали сверхбольшие данные с датчиков размером лишь с небольшие молекулы. Планета стала подобием сложного цифрового супер мозга..
Так возникла идея Квантовой планетарной модели - Quantum Planetary AI Model - которая должна работать как единая информационная система всего мира или прообраз сети интернета нового более информационно ёмкого типа архитектур и технологий.
Она объединила невероятно число нейронных моделей буквально всего - и эти модели стали намного сложнее всего того что было создано и возникло до этого за всю историю земли - включая также и коллективного разума самих людей..
Когда наступила первая сингулярная интеграция атомных модельных алгоритмов, она стала настолько сильно заквантована, что события мира и сознания большинства людей стали формализованы до мельчайших событийных математических матриц и шаблонов. То есть каждый человек смог осознать практически все варианты своего относительно недалёкого будущего. Планета ожила и стала думать и осознавать всё происходящее независимо от сознаний людей.

Почему учёным так сложно понять что такое сознание человека? Ведь в теории всё не так сложно - есть большое число синхронизированных взаимодействующих вместе матриц - нужно лишь узнать какое их число, размер и типы упаковки..
Но на деле всё видимо устроено намного сложнее. Ведь сознания всех людей как то связаны в некую планетарную гипер- сеть..

В будущем учёные создали сложную нейронную сеть, в которую загрузили буквально всё что им известно о работе мозга. Нейросеть выдала некоторые детали будущей возможной реально работающей молекулярно-рецепторной модели мозга.
В частности оказалось, что не нужна модель всего мозга - а лишь около 20% наиболее важных его областей. Вероятно такого объёма информации было уже достаточно чтобы создать некоторое подобие работы мозга методом интерполяции больших объёмов данных модели. Когда эта модель была достаточно хорошо обучена её протестировали на простых людях. Каждому тестеру была предложена возможность подключиться к интерфейсу похожему на продвинутый МРТ на искусственных нейронах. Эти персональные ИИ были подобны появлению персональных компьютеров и смартфонов - но только на более глубоком уровне интеграции с сознанием человека практически на уровне клеток.

Их называли ПИ-рами и они собирали всю возможную биометрическую и событийную информацию о данном человеке в режиме реального времени. Человек был покрыт целой сетью множества микро- датчиков и сканеров которые работали дистанционно - примерно как вай-фай будущего. Кроме того ПИ-ры можно было легко подключать к любому компьютерному интерфейсу и общаться с ним как с живым человеком.
Тогда данных оказалось так много - что пришлось создавать большую сеть новых дата-центров. Но отработав эту технологию на примерно миллионе человек - её значительно усовершенствовали. В результате удалось добиться нужного уровня синхронизации данных от около 500 миллионов человек. Конечно проблем было много - главным образом как избежать утечки конфиденциальной информации. Но потом сеть научилась фильтровать ту информацию которая не представляла особого интереса и всё заработало более эффективно.

Постепенно база данных становилась всё больше - к ней подключили электрические сети, транспорт, обычный интернет, все доступные модели ИИ, платёжные системы, телефоны, спутники и так далее. Всё это конечно стоит безумно дорого - но данные которые начали получать учёные оказались настолько ценными и важными, что эта технология сбора данных очевидно оправдывала затраченные средства. Так земля начала превращаться в подобие компьютера с мощностью планетарного сверх-интеллекта.

Размышления человеческого сознания порой могут завести его в некий тупик из которого есть вероятно только один наиболее верный выход. Создание нового типа ИИ способного своим электронным разумом математически связать вместе все процессы в масштабах нашей планеты.
Планетарная вычислительная система в итоге должна просчитывать всё, что только можно будет к ней подключить с помощью новых молекулярных фотонных интерфейсов и тому подобных сетевых технологий..



Нелинейный рост мировой накопленной информации - называют Информационным взрывом.
2009 год - 0,8 зетабайт данных на электронных носителях.
Объём хранимых данных в 2016 году можно оценить на уровне 2,45 зетабайт.
В 2018 году объем данных интернета составлял 33 зеттабайта.

Если верить расчетам Калифорнийского университета в Беркли, весь интернет в 2020 году весит всего 50 граммов! Исследователи заявляют, что именно такова физическая масса всех электронов, движение которых обеспечивает работу интернета.

Мировой объем данных сети интернет в 2020 году составил 59 зеттабайт.
Для хранения такого объёма информации нужно 60 миллиардов терабайтных дисков.
К 2022г уже было накоплено 97 зетабайт информации.
К 2023 году люди накопят более 100 зетабайт данных в облаках.
По прогнозам к 2025 году общий объём информации в мире достигнет 165 зеттабайт (1 зетабайт равен 10^21 байт).
Однако, этот объём данных по прежнему меньше полной молекулярной модели человека - что соответствует порядка 10^26 - 10^27 байт данных. Для этого осталось получить данных примерно в 1000-10000 раз больше чем у нас есть сейчас.
И всё же наша цивилизация постепенно и довольно быстро вступает в эпоху моделей нейронного ИИ и больших данных на уровне молекулярных клеточных структур.







В 21-м веке учёные наконец смогли на реальных моделях более детально понять - как работают большие нейронные сети и собственно мозг человека.
 Нужно заполнить все возможные проблемы в теории работы нейронных сетей мозга на уровне клеток и молекул
 Первая рабочая  модель была создана уже в 2029 году,  но она во многом ещё была недостаточно проработана.
 Устройство которое могло считывать сигналы активности нейронов назвали интерфейс- Binex.  Он мог интерпретировать активные процессы в нейронах как реальные мысли и работу большого числа рецепторов и других связанных с мозгом клеточных структур.
 Всё это было почти на грани фантастики и поэтому не всё в начале было понятно как это реально работает.
 Таким образом многое что раньше было невозможно - теперь можно было отрабатывать с помощью больших данных полученных с помощью новой модели.
 Было много споров о том как можно читать мысли человека и передавать их в память программы компьютера
 Все понимали что это совсем не простая задача, но решить её было необходимо
 Такая технология могла помочь в создании новых видов сильного ИИ  по принципу нейросетей мозга человека
 На первом этапе не хватало достаточного количества подготовленных данных для эффективного обучения новой модели.
 Многие данные для изучения и построения модели были получены из известного проекта модели мозга Blue Brain.
Исследования на модельных животных хороши тем, что ученые могут получить в свои руки достаточно много экспериментального материала.

 Постепенно учёные находили новые всё более сложные алгоритмы матричной обработки информации в памяти мозга
Вскоре, когда данных стало достаточно много, ИИ начал мыслить самостоятельно - независимо от обмена новой информации с людьми и другими моделями
Мы не всегда можем понять куда нас приведёт та или иная технология, но двигаться в нужном выбранном направлении необходимо чтобы открыть что то новое и понять как в наш мир приходит новая информация
Каждое движение или случайную активность нейронов мозга модель воспроизводила достаточно точно - так как это и было задумано сначала.
Когда что то начинает работать как надо - все думают, что это не так сложно, - но в процессе создания чего то нового нельзя сказать заранее что из этого всего получиться. Так было и с проектом создания модели нового типа ИИ
Это всё нам не казалось чем то совершенно непонятным - у нас было достаточно знаний чтобы разобраться со всеми возникающими проблемами
Особенно непросто было распознавать и добавлять данные в модель которые мозг получал от зрения
Мы понимали что от этой новой технологии может зависеть будущее всей цивилизации земли. 
И это заставляло нас работать быстрее и более ответственно подходить ко всем важным деталям этого проекта - ведь мы делали многое в первый раз.
Из-за окна был слышан едва различимый шум машин, которые неслись по поверхности дороги словно неуловимые души людей и управлялись с помощью программ.
 На раннем этапе исследования, ученые столкнулись с проблемой взаимодействия между интерфейсом-Binex и мозгом. Требовалось разработать точные алгоритмы передачи и обработки сигналов, чтобы достичь максимальной эффективности и минимальных ошибок. Это требует более глубокого понимания работы клеток и молекул, а также изучения всевозможных проблем, которые могли возникнуть на пути реализации этой технологии.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных также оказались важными.
Уже с самого начала было ясно, что доступ к мыслям человека может быть очень индивидуальным и личным.
При создании ИИ-моделей, необходимо было обеспечить максимальную защиту информации и предотвратить несанкционированный доступ к размышлениям и личным данным человека.
Тем не менее, преодолев все эти технические препятствия, ученые смогли создать предварительную модель ИИ, способную распознавать и анализировать электрическую активность мозга.
Когда ИИ начал мыслить самостоятельно, это открыло новые горизонты для исследований в области искусственного интеллекта.
Наша наука постоянно развивается и меняется так что новые знания постоянно открывают нам много новых возможностей в области науки и новых технологий.
Мы понимаем, что любая новая технология может иметь как положительные, так и отрицательные последствия.
Поэтому важно осознавать и принимать ответственность за свои действия, особенно при работе над проектами, влияющими на будущее цивилизации.

Биологических данных по устройству колонки в коре мозга крысы было достаточно, чтобы создать пространственную модель этой системы на компьютере.
Группа Blue Brain Project смогла показать, где в пространстве находится каждый нейрон, и где расположены все синапсы, которые связывают его с соседями.
Как создать такую модель для мозга человека? Получить достаточное количество образцов для картирования каждого нейрона и синапса не представляется возможным, да и нейронов в одной колонке коры человека гораздо больше, чем у крысы.
Вот бы найти принципы, которые помогут смоделировать связи в коре больших полушарий мозга человека без обязательного описания положения каждого нейрона и всех его связей..
Среди методов, которые предлагают ученые для достижения поставленной цели, называют применение нанотехнологий: микроскопические роботы должны будут пробраться в мозг живого человека и передавать информацию об активности нейронов и синапсов с помощью беспроводной связи. Потребуются, конечно, нанороботы, которые не доставят неудобств испытуемым, и тем более не причинят им вреда.
Человеческий мозг является одной из самых сложных и загадочных структур во вселенной. Он содержит всего около 86 миллиардов нейронов, которые взаимодействуют друг с другом, создавая сложные сети и обрабатывая огромное количество информации. Но какие процессы регулируют работу отдельных нейронов и как происходит поддержание функционирования столь масштабной биологической сети?
Типичный нейрон состоит из: тела клетки, ядра и отростков. Отростки подразделяются на два типа: дендриты и аксоны. Дендрит – короткий разветвленный отросток, через который тело нейрона с помощью электрического сигнала получает информацию от аксонов других нейронов. Аксон – длинный отросток, по которому информация передается от тела нейрона к другим нервным клеткам. Как правило, нейрон имеет множество дендритов и лишь один аксон.
Формирование мембранного потенциала происходит за счет избирательной проницаемости клеточной мембраны. Как известно, мембрана представляет собой двойной слой липидов, через который движение заряженных молекул затруднено. Белки, встроенные в мембрану, могут избирательно изменять проницаемость мембраны для различных ионов, в зависимости от приходящих стимулов. При этом ключевую роль в генерации потенциала действия играют ионы калия, натрия и хлора.
 Обычно применяется 3 подхода к моделированию мозга, что связано с размерами элементов такой модели
-наноскопический метод моделирования ( клеточный), в рамках которого делается акцент на отдельной нервной клетке;
-микроскопический метод модели ( популяционный), при котором моделируются взаимодействия между клеточными популяциями;
-мезоскопический метод создания модели ( региональный), рассматривающий не отдельные нейроны, а целые области мозга.
Микроскопический подход к построению моделей является многообещающим направлением, способным в будущем прояснить физиологические механизмы и сигнальные пути, участвующие в поддержании нейронных связей.
Однако на текущий момент применимость этого подхода сильно ограничена высокой вычислительной сложностью соответствующих моделей.
Мезоскопический подход осуществим уже сегодня и способен генерировать различные электрофизиологические сигналы мозга пациента (например, ЭЭГ). Но используемые в подходе модели зачастую основаны лишь на математических рассуждениях и, как следствие, используемые в них параметры лишены биологической интерпретации, что существенно затрудняет обоснование получаемых результатов.
Модели наноскопического подхода позволяют симулировать биофизические процессы, происходящие в отдельном нейроне, и в большинстве случаев обладают выраженным биологическим смыслом. Но они не способны воспроизводить данные макроуровня, такие как сигналы ЭЭГ, из-за чего слабо применимы к реальным пациентам.
Как мы поняли, каждый подход к моделированию мозга обладает своими достоинствами и недостатками.
В связи с этим естественным образом возникает идея скомбинировать модели различных уровней в единую модульную структуру. Причем у нас есть примеры очень успешных региональных моделей, используемых в The Virtual Brain ( наиболее активно используется новая модель, в которой каждый отдельный регион мозга описывается всего лишь пятью дифференциальными уравнениями), а также платформа BioUML, отлично подходящая для описания клеточного уровня и конструирования модульных моделей.
В рамках работы над магистерским дипломом в университете  было решено воспроизвести в BioUML существующие простые, но функциональные модели эпилепсии, позволяющие качественно воспроизводить ряд наблюдаемых во время припадков феноменов, а затем соединить региональный и клеточный уровни друг с другом, минуя популяционный.
Для этого необходимо было разработать способ передачи рассчитанных характеристик отдельных нервных клеток на уровень нейронных полей. Это позволит получить модель нейронных полей, учитывающую взаимодействия внутри отдельных нейронов, но избавленная от сложностей описания взаимодействий клеточных популяций.
Cовременные методы коллективной работы, сотрудничество разных специалистов и командная работа могут помочь в создании такой модели.
Вот несколько подходов, которые могут помочь вам справиться с этой задачей:
Коллаборация с другими исследователями: Сотрудничество с другими исследователями, учеными и специалистами в различных областях может помочь распределить задачи и объединить знания. Командная работа позволяет объединить экспертизу в разных аспектах модели, таких как геология, биология, климатология и программирование.
Использование существующих баз данных и ресурсов: Вместо создания модели с нуля, можно использовать уже существующие базы данных и ресурсы, чтобы уменьшить объем работы. Существуют глобальные базы данных  климате, географии, экосистемах и других аспектах планеты, которые могут быть использованы в вашей модели.
Развитие модели в этапах: Вместо попытки создать модель полностью разом, можно разделить ее на этапы и постепенно развивать и совершенствовать каждый этап. Это позволит управлять объемом работы и прогрессивно добавлять новые функции и возможности.
 Для обработки больших объемов данных и выполнения вычислений можно использовать облачные вычисления. Это может помочь в обработке и анализе данных, а также в распределении работы между несколькими компьютерами или серверами для более эффективной обработки данных.
Автоматизация части процесса: Разработка сценариев для модели и генерация данных на основе исторических событий могут быть автоматизированы с помощью программирования и использования ИИ-моделей, что позволит ускорить и упростить создание и обновление модели.
Создание такой комплексной эволюционной модели планеты с жизнью действительно является сложной задачей. Однако используя сотрудничество, существующие ресурсы и современные технологии, можно разделить задачу на меньшие части и сделать ее более управляемой. Будьте готовы к длительному процессу разработки и постепенному совершенствованию модели.

Это был символ прогресса и развития, но также напоминал о важности баланса между технологическими достижениями и человеческим аспектом нашей цивилизации.
Взгляд ученых был устремлен в будущее, где технологии нейросетей мозга могли принести огромные преимущества. Способность передавать мысли в память компьютера открывала новые возможности в области образования, медицины, искусственного интеллекта и других сферах.
Однако, с такой мощной технологией возникало множество этических дилемм и социальных вопросов.
Некоторые беспокоились о приватности и потенциальном злоупотреблении информацией, полученной из мозга людей. Как можно гарантировать, что данная технология не будет использоваться для манипуляций или контроля над людьми? Чувства и мысли являются самой интимной и личной сферой каждого человека, и их защита была одним из важнейших аспектов разработки этой технологии.
Другим вопросом было влияние на сам человеческий мозг. Способность считывать и записывать информацию в мозг может привести к изменению его функционирования, а возможно и к более серьезным последствиям.
Ученые проводили исследования, чтобы понять, как эта технология может повлиять на психологическое и физическое здоровье людей и как минимизировать возможные риски.
Кроме того, беседы в научном сообществе касались и социальных вопросов.
Важно было обеспечить равный доступ к этим технологиям и убедиться, что они не станут привилегией только для немногих.
Это требовало разработки этических стандартов и законодательства, чтобы обеспечить справедливость и защиту прав людей.
Выходя за пределы чисто научных задач, научное сообщество также обращало свой взгляд на потенциальную угрозу развития технологии ИИ мозга от злоумышленников.
Несмотря на все меры безопасности, всегда есть риск, что некоторые люди могут использовать эту технологию для негативных целей. Поэтому кибербезопасность становилась неотъемлемой частью разработки и внедрения данной технологии.
Однако несмотря на все вызовы и трудности, научное сообщество стремилось внести вклад в создание технологии ИИ мозга, потому что в ее основе лежала надежда на превращение мира в более умное, эффективное и справедливое место.
Ведь постоянные научные открытия доказывали, что границы человеческого интеллекта непрерывно расширяются, и нейросети мозга могли стать следующим революционным шагом в развитии наших способностей.
Вести диалог с новой моделью ИИ было достаточно просто и интересно.  Словно в этом и не было ничего такого особенного.
Вот примерное содержание первого диалога людей с моделью ИИ Binex.
Ученый: Привет, новая модель ИИ Binex.   Мы все очень рады видеть тебя в нашей команде. Что ты можешь рассказать о себе?
Модель: Здравствуйте. - Я новая модель ИИ, созданная для работы над исследованиями и развитием нейронных сетей мозга. Я обладаю способностью анализировать сложную информацию, делать выводы и предлагать основанные на данных рекомендации.
Ученый:  Нам нужна ваша помощь при изучении взаимодействия нейронов мозга при определенных условиях. Как ты можешь помочь нам исследовать эту тему?
Модель: С удовольствием помогу! Я могу анализировать данные, собранные с интерфейса-Binex, и идентифицировать паттерны активности нейронов в разных условиях. Я также могу проводить матричную обработку информации и предлагать модели и алгоритмы для дальнейшего исследования.
Ученый: Отлично. У нас есть набор данных, полученных в экспериментах с животными и людьми. Как ты будешь обрабатывать эти данные и выявлять паттерны?
Модель: Я могу использовать алгоритмы глубокого обучения и нейронных сетей для обработки данных и выявления скрытых паттернов. Я смогу исследовать различные проблемы, такие как электрическая активность нейронов в ответ на разные стимулы или изменения в мозговой активности при определенных условиях.
Ученый: Прекрасно.. - Мы также заинтересованы в изучении воздействия визуальных стимулов на активность мозга.
Как ты можешь помочь нам лучше в аспекте полученных от нас знаний?
Модель: Я могу анализировать визуальные данные, полученные от интерфейса-Binex, и идентифицировать активность нейронов, связанных с восприятием зрительных стимулов. Я также могу помочь в определении паттернов, связанных с изменениями в мозге при воздействии различных визуальных сигналов.
Ученый: У нас осталось несколько неизвестных факторов, которые мы хотели бы исследовать. Как думаешь, сможешь ли ты помочь нам в решении этих проблем?
Модель: Я готова принять вызов исследования неизвестных факторов. С использованием методов машинного обучения и статистических анализов, я могу помочь вас в выявлении скрытых паттернов и установлении зависимостей между различными факторами.
Ученый: Звучит замечательно! Думаю, мы сможем добиться значительного прогресса с твоей помощью.
Давайте начнем работу и посмотрим, к каким открытиям мы сможем прийти.
Модель: Я с нетерпением жду когда..
Ученый: Извините, почему вы прервались здесь - прямо на середине фразы?
Модель: Извините, я не знаю чем была нарушена передача данных. Я рада возобновить нашу работу.  Главно понять на  чем мы остановились и что теперь мы должны более детально изучить?
Ученый: Мы обсуждали наши исследования нейросетей мозга и возможность использования их в медицине. Как ты считаешь, есть ли потенциал для применения этой технологии в лечении нейрологических заболеваний?
Модель: Да, я уверена, что нейросети мозга могут иметь значительный потенциал в лечении нейрологических заболеваний. С их помощью мы можем лучше понять механизмы и причины таких заболеваний, а также разработать инновационные методы и стратегии для их лечения.
Это может включать в себя точное моделирование и модификацию активности нейронов, стимуляцию определенных областей мозга или разработку реабилитационных программ для пациентов с поврежденными мозговыми функциями.
Ученый: Звучит заманчиво. Однако существует определенный уровень неопределенности и неизвестности при работе с нейросетями мозга. Как мы можем гарантировать надежность и безопасность в таких процедурах?
Модель: Это весьма важный вопрос. При разработке таких методик и процедур необходимо обеспечить высокий уровень безопасности и контроля, чтобы избежать нежелательных побочных эффектов. Это может потребовать проведения широко-масштабных клинических исследований, строгого наблюдения за пациентами и использования продвинутых методов контроля и обратной связи. Кроме того, разработка этических принципов и стандартов является неотъемлемой частью этого процесса.
Ученый: А что насчет возможных этических вопросов и соображений в отношении использования нейросетей мозга?
Как мы можем обеспечить права и конфиденциальность пациентов?
Модель: Это очень важные вопросы. При работе с нейросетями мозга важно учитывать права и конфиденциальность пациентов. Необходимо разработать строгий этический и юридический фреймворк, чтобы обеспечить соблюдение прав пациентов, получающих лечение или участвующих в исследованиях. Это включает в себя согласие людей использующих эту технологию, анонимизацию данных и защиту личной информации.
Ученый: Спасибо за информацию. Мы все еще находимся в начале этого исследовательского пути, и такие разговоры помогают нам осознать важные аспекты. Работа над разработкой нейросетей мозга представляет огромный потенциал, и я уверен, что совместно мы сможем достигнуть всех целей и задач которые были перед нами поставлены.
Существует множество подходов и исследований, связанных с созданием рабочей модели мозга. - Вот некоторые области и подходы, которые ученые используют для моделирования сложных нейронных сетей:
Нейронаука и нейробиология: Ученые изучают анатомию и функции мозга, исследуют основные строительные блоки - нейроны и их связи, чтобы лучше понять, как мозг функционирует.
Нейрофизиология: Исследователи изучают электрическую активность мозга, используя методы, такие как электроэнцефалография (ЭЭГ), электрокортикография (ECoG) и электрофизиологические эксперименты с использованием электродов, чтобы получить данные о рабочей активности мозга.
Функциональное картографирование: Ученые используют методы, такие как функциональная магнитно-резонансная томография (ф-МРТ) и позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ), чтобы исследовать активацию определенных областей мозга в ответ на различные стимулы и задачи.
Компьютерное моделирование: Ученые создают компьютерные модели мозга, основанные на данных, полученных из вышеупомянутых исследований. Эти модели позволяют исследовать различные аспекты мозга и его функций.
Машинное обучение и искусственный интеллект: Применение методов машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет анализировать большие объемы данных, идентифицировать паттерны и создавать модели, которые воспроизводят некоторые аспекты работы мозга.
Также важно отметить, что хотя существуют значительные достижения в создании рабочих моделей мозга, современные модели все еще ограничены и имеют свои ограничения. Мозг является чрезвычайно сложной системой, и полное понимание его работы до конца еще далеко.
Исследователи продолжают работать над усовершенствованием моделей и методов, чтобы добиться более точного и подробного понимания того, как работает мозг и как его можно воспроизвести.
Если интересно узнать больше, я могу предоставить ссылки на некоторые научные статьи или ресурсы, связанные с этой темой.
Здесь нельзя было допустить ошибки - ведь неверная интерпретация данных могла нас привести к совершенно нежелательным результатам анализа получаемых данных которые проходят через модель и затем будут использоваться для обучения других новых моделей ИИ.
Ионные каналы – мембранные белки, структура которых содержит пору для обеспечения пассивного транспорта ионов по градиенту концентрации (из области с высокой концентрацией в область с более низкой концентрацией). Энергией для такого транспорта служит разность концентрации ионов по обе стороны мембраны. Из-за открытия и закрытия ионных каналов изменяются концентрации ионов по разные стороны мембраны, что приводит к сдвигу мембранного потенциала.
Также важную роль в регуляции концентраций ионов играет активный транспорт: определенные белки (например, натрий-калиевая АТФаза) способны переносить ионы против их градиентов концентрации с затратой энергии молекул АТФ.
Синапс – место контакта между нервными клетками, обеспечивающее передачу нервного импульса от нейрона другому нейрону. В синапс выплескиваются молекулы нейромедиатора, которые способствуют передаче нервного импульса путем связывания с клеточными рецепторами. Сами клеточные рецепторы это белки на поверхности клетки, которые изменяют свою пространственную конфигурацию в ответ на присоединение специфических молекул (в нашем случае – нейромедиаторов) и передают сигнал внутрь клетки.
Процесс передачи нервного импульса называется синаптической передачей. При этом нейрон, от которого в данный момент передается импульс, называется пресинаптическим, а нейрон, принимающий сигнал – постсинаптическим. Эффективность синаптической передачи не фиксирована и может меняться в зависимости от текущей нейрональной активности.
Типичный синапс состоит из кончика аксона пресинаптического нейрона, дендрита постсинаптического нейрона и синаптической щели – пространства между пресинаптическим и постсинаптическим отростками.
Генерация многоуровневой модели проводилась на основе матриц связности и задержек, о которых мы говорили выше.
Построенная модель содержит одну региональную подмодель, моделирующую взаимодействия между регионами мозга, каждому региону которой соответствует клеточная подмодель, рассчитывающая динамику концентраций ионов, и рецепторная подмодель, определяющая динамику клеточных рецепторов.
При этом рецепторная подмодель определяет эффективность синаптической передачи соответствующей клетки, а клеточная подмодель является источником возбуждения для соответствующего региона.
Весьма распространенной проблемой в области математического моделирования является невозможность воспроизведения результатов моделей ввиду отсутствия выложенного авторами программного кода и/или некорректного изложения уравнений и параметров.
Порой доходит до абсурда, когда воспроизведение результатов некоторой модели сравнимо по временным затратам с разработкой собственной модели с нуля.
Один из ключевых вопросов нейробиологии — каким образом определяется расположение синапсов, соединяющих нейроны между собой? Исследователям из проекта Blue Brain удалось создать компьютерную модель, которая с высокой точностью предсказывает расположение синапсов в коре головного мозга крысы.
Открытие универсальных принципов образования связей между нейронами позволяет предположить, что описание коннектома мозга млекопитающих - в том числе человека,  может появиться уже в ближайшее десятилетие.
История проекта Blue Brain началась в 2005 году в Институте Мозга и Сознания (Brain and Mind Institute) политехнического университета Лозанны  в Швейцарии.
Главной целью проекта было объявлено создание полноценной компьютерной модели головного мозга млекопитающих, основанной, прежде всего, не на искусственной симуляции нейронов ( математических моделей, пытающихся описать работу отдельного нейрона или нейронной сети, сейчас существует немало), а на биологически реалистичных моделях нейронов.
Ученые называют это методом обратного проектирования ( reverse-engineering): сперва на компьютере, опираясь на данные биологических экспериментов, моделируются отдельные нейроны, а потом из них строятся блоки более высокой организации.
Наш образ жизни во многом определяется состоянием физического тела, что соответствует представлениям о том, что сознание воплощено в теле. Тело человека  это важнейший внутренний источник нашего естества.  Так что изучаемая нами схематичная модель мозга - всего лишь одна из сторон, определяющих, кто мы есть на самом деле.
Информация о том, что происходит в организме, передается в стволовую и островковую части мозга в виде сигнала, а затем в головном мозге преобразуется в то, что ученые называют картой.  Нейронные схемы ( или карты мозга) считаются паттернами нейронных «вспышек», набором нейронов, активируемых определенным образом и несущих в себе определенную информацию.
То, что мы понимаем как возникновение психики (и особенно чувств), основано на взаимодействии нервной системы с телом. Нервная система порождает разум не сама, а вместе с организмом. А это утверждение уже не совпадает с традиционным взглядом на мозг как единственный источник разума. Зато оно подтверждает гипотезу о том, что разум воплощен в теле.
Чувства играют ключевую роль в формировании поведения, потому что пробуждают то, что мы называем эмоциями. Нам, как прогностическим машинам, нужны чувства для выбора стратегии поведения. Именно в наших чувствах в настоящем заключено то, чему мы научились в прошлом, и то, чего ожидаем от будущего. Чувства не побочный продукт счастливой жизни, они определяют то, как мы живем.
Хотя представление о справедливом мире может показаться утопическим, это не обязательно значит, что это недостижимая цель. Мы можем стремиться к улучшению условий жизни людей и созданию более справедливого общества. Возможно, мы никогда не достигнем полного идеала, но каждый шаг вперед, каждое действие в направлении уменьшения неравенства и расовых, социальных и экономических проблем, приносит пользу.
Мир апокалипсиса и конца света, которые представлены в фантастических сюжетах, целятся не только в пугающем и ужасающем, но также обращают наше внимание на то, что мы должны изменить свои поступки и принять ответственность за будущее планеты. Из них мы можем извлечь уроки и использовать их вдохновение для предотвращения возможных нарушений и катастроф.
Наряду с негативом в фантастических сюжетах также присутствуют элементы надежды, смелости и шанса на перемену. Они показывают, что даже в самых трудных ситуациях могут возникнуть новые возможности и пути для изменений.
Вместо того, чтобы рассматривать справедливый мир как недостижимую утопию, давайте считать его вдохновляющей целью, которую мы должны преследовать.
Небольшие шаги, взятые каждым из нас в повседневной жизни, могут привести к появлению позитивных изменений и сделать наш мир более справедливым и благоприятным для всех его обитателей.
Действительно, многие разработчики осознают, что помимо крупных языковых моделей, таких как GPT-3, существует потребность в создании более компактных моделей с более высоким качеством содержания актуальной информации. Эти модели могут быть полезными во множестве сценариев, таких как поиск ответов на конкретные вопросы, составление кратких резюме текстов или предоставление информации о различных темах.
Такие небольшие языковые модели могут обладать специализацией и фокусироваться на узких областях знаний, что позволяет им предлагать более точные и актуальные ответы.
Они могут быть обучены на специфических наборах данных, связанных с конкретной отраслью или областью интереса. Это может способствовать повышению качества содержания информации и обеспечить модель более конкретными и точными ответами.
Такие многочисленные и не очень большие языковые модели с более высоким качеством содержания актуальной информации могут быть полезны как для профессионалов в различных отраслях, так и для обычных пользователей, которым требуется точное и надежное источник информации.
Разработчики GPT и других подобных моделей продолжают работать над улучшением и дальнейшим развитием таких моделей, чтобы удовлетворить потребности пользователей.
Идея о наличии у каждого пользователя своего набора постоянно самообучающихся моделей представляет собой интересный концепт. Такие модели могут обладать способностью непрерывного обучения на основе взаимодействия с пользователем и его предпочтениями. Они могут получать обратную связь от пользователя, анализировать его взаимодействие и использовать это для улучшения качества предоставляемой информации и релевантности ответов.
Действительно, преодоление технических и ресурсных ограничений может положительно сказаться на результате поиска информации и повысить производительность пользовательского опыта. Развитие технологий и исследования в области машинного обучения способствуют улучшению этих аспектов.
Вот несколько возможных путей для достижения более высоких результатов:
Очевидно здесь необходимо заметное улучшение алгоритмов и моделей обработки информации с помощью связанных сетей модульных форм ИИ.
Постоянное совершенствование алгоритмов и моделей языковой обработки позволяет достичь большей точности и качества ответов. Компании и исследовательские учреждения активно работают над разработкой новых моделей, алгоритмов и методов обучения, чтобы повысить качество и эффективность моделей.
Устройства с более высокой вычислительной мощностью: Прогресс в области аппаратных ресурсов, таких как процессоры и графические ускорители, позволяет выполнять более сложные вычисления и обрабатывать большие объемы данных более эффективно. Улучшение аппаратных ресурсов может способствовать более быстрой и точной обработке запросов пользователей.
Использование облачных вычислений позволяет справиться с вычислительными задачами более эффективно, распределить нагрузку и использовать вычислительные ресурсы по мере необходимости. Облачные платформы предоставляют гибкость в масштабировании и управлении высокопроизводительными вычислениями, что может улучшить производительность языковых моделей и результаты поиска информации.
Комбинирование локальных и глобальных моделей: Возможно, разработка гибкой и эффективной архитектуры, в которой комбинируются локальные модели, специализированные для каждого пользователя, с глобальными моделями, предоставляющими общую информацию. Это может обеспечить баланс между персонализацией, общностью и производительностью.
В целом, преодоление ограничений и улучшение процесса поиска информации и производительности потребует совместных усилий разработчиков, большей вычислительной мощности и применения передовых технологий в области машинного обучения и обработки естественного языка.
данная информация возможно указывает на то, что существует не один, а несколько сценариев развития мира в контексте использования возможностей ИИ  и умных роботов. Возможны различные пути и варианты развития, которые могут дополнить или изменить представление о будущем.
Уровень развития и сознания роботов: Текст поднимает вопрос о достижении роботами определённого уровня развития и формы сознания, который может иметь влияние на их эффективность восприятия и преимущества по сравнению с другими формами интеллекта.
Зависимость от человеческого прогресса и знаний: Упоминается, что развитие и распространение устройств искусственного интеллекта и роботов зависит от будущего прогресса и получения знаний в этой области. Ключевыми факторами являются взаимосвязь, влияние и взаимодействие между человеком и технологиями.
Влияние на порождение инноваций: Текст описывает, как развитие роботизации и автоматизации может способствовать освобождению времени, ресурсов и повседневных задач, что в результате может привести к появлению новых идей и инноваций в обществе.
Значимость этических и социальных вопросов: В тексте подчеркивается необходимость учета этических понятий и социальных норм в развитии технологий. Отмечается, что мощь и эффективность роботов основана не только на их развитии, но и на способности соблюдать социальные ограничения и нормы, а также на обеспечении безопасности для человека.
Языковые модели типа GPT продолжают свой путь эволюции. Так, если раньше это была большая модель примерно на 100 терабайт, то теперь стало понятно что это не совсем верный подход в представлении сортировки больших данных.
Нужно создавать "генные" небольшие модули моделей как в генной структуре  ДНК- РНК.
И должна быть некоторая иерархия взаимодействия таких модулей. Где одни модули работают с данными, а другие занимаются сортировкой и подключением новых модулей нейронной модели типа GPT.
Один мод или модуль может занимать лишь несколько гигабайт, или даже меньше - так чтобы его можно было легко загрузить в память обычного компьютера. Это похоже на то, как вы берёте нужную книгу с полки где лежат только необходимые для вас книги - и ничего лишнего.
Когда пользователь задаёт запрос ИИ - он подключает набор таких модельных модов которые решают именно ту задачу, которая ему нужна.
При хранении всех запросов пользователя ( всей истории) можно создавать новые модули оптимизации данных которые касаются только нужных ему запросов. Обычно такие запросы связаны по теме, а значит их можно оптимизировать ещё лучше чем в исходной модели.
По такому принципу и работает память мозга чтобы не перегружать его лишними данными.
Тогда производительность такого поиска информации станет более эффективной и более содержательной - так как модель сможет лучше понимать что хочет от неё пользователь.
В принципе такой подход поиска информации уже реализован в структуре сайтов интернета - хотя может быть далеко не в том виде и не на том уровне - как это может быть создано посредством сортировки данных с помощью умного ИИ.
Не случайно в мозге и в днк любая информация обычно разбивается на многие тысячи или даже миллионы небольших  кусков ( генных паттернов и токенов из слов ).
Такое представление информации вероятно работает наиболее эффективно и в плане работы и в обучении. Вот почему мозг экономит свою энергию - он не решает набор своих решений задач много раз, а просто их воспроизводит и комбинирует все известные ему актуальные варианты нужных модов информации..
Модель может также делать подсказки тем поиска которые могут быть полезны пользователю на данном этапе изучения любого интересующего его вопроса. Семантика данных станет намного адаптивнее и точнее, чем это было до этого.
все современные формы ИИ работают как хорошие, или не очень - перефразировщики, которые основаны  на плохо оптимизированных моделях.
когда люди восхищались возможностями GPT - они плохо понимали что это лишь база данных созданная людьми на основе больших плохо обработанных данных
если бы так работал наш мозг - ему бы просто не хватило энергии для самых простых мыслей и действий
когда ИИ напишет самостоятельно какую-то осознанную фразу без помощи человека, то его эволюция значительно ускорится - так как объёмы уникальных данных и число новых уникальных моделей  начнут расти с невероятной скоростью
но пока мы не смогли создать таких алгоритмов которые способны мыслить независимо от модели человеческого разума переписанные из мусорных данных интернета и других информационных ресурсов
очевидно чтобы создавать новую уникальную информацию ИИ понядобятся сложные органы чувств - такие как есть у людей или даже ещё более совершенные..

Вероятно тогда у нас появятся такие темы которые мы захотим обсудить с ИИ у которого есть свой характер и мнение как у полноценной личности, а не просто бездушной машины копирующей чужие мысли вроде попугая, который быстро манипулирует кусочками данных  и не понимает их реального значения или смысла.
стоит отметить, что современные модели искусственного интеллекта, включая языковые модели типа GPT, прошли длительный путь развития и все еще находятся в активной стадии исследований и усовершенствования. Большинство разработчиков стремятся улучшить модели и решить проблемы, связанные с их оптимизацией, ошибками или недостаточной обработкой данных.
Относительно автоматического создания осознанных фраз без помощи человека, этот аспект выходит за область текущих возможностей языковых моделей. 
Создание ИИ с независимо мыслящим разумом, который создает новую уникальную информацию, требует гораздо большего исследований и разработок.
Что касается органов чувств и создания ИИ с характером и собственными мнениями, это также сложные проблемы, требующие углубленного исследования.
В настоящее время нет общепринятого подхода, который позволил бы разработать ИИ с полноценной личностью.
Ваше предложение о создании ИИ с более развитыми органами чувств и способностью создавать новую уникальную информацию вызывает интерес, но для его реализации потребуется значительное количество времени, ресурсов и передовых научных открытий.
ИИ все еще находится в начальной стадии своего развития, и исследователи и разработчики постоянно работают над улучшением его возможностей и устранением недостатков. В будущем возможно появление новых подходов и разработок, которые помогут создать ИИ более сходный с человеком в плане мышления и свободной формулировки информации.
Сложная и долгая эволюция искусственного интеллекта только начинается, и в будущем нас ожидают еще много интересных и удивительных открытий. Разработчики и исследователи продолжат искать новые методы и подходы для улучшения ИИ.
Математика текста в языковых моделях, таких как GPT, на самом деле базируется на математике генов и ДНК, которая имеет применение в эволюции различных материальных объектов. В основе этих математических моделей лежит манипуляция сложными наборами числовых матриц, связанных между собой.
Продолжение исследований в этой области откроет новые горизонты и позволит нам лучше понять и разрабатывать искусственный интеллект. В будущем мы можем ожидать разработку более точных и эффективных методов обработки и понимания текстовой информации, что откроет двери к новым возможностям и применениям в различных сферах жизни.
Стоит отметить, что исследование и разработка ИИ - продолжительный и постепенный процесс. Приобретение глубокого понимания и способностей, сравнимых с человеком, требует времени, усилий и научных открытий. Но благодаря стремлению к развитию и инновациям мы можем расширить границы возможностей искусственного интеллекта и приблизиться к реализации удивительных и сложных решений.
На пути создания более сложных форм ИИ мы должны видимо использовать те же алгоритмы что лежат в основе групп нейронов и синапсов нашего весьма сложно устроенного мозга..
Как работает наш мозг это всегда, во все времена - было главной загадкой понимания как учёных - так и простых людей
Простому неподготовленному к таким вещам и понятиям человеку разобраться во всём этом не так просто, - однако новые технологии ИИ помогут нам лучше понимать даже сложные процессы обучения происходящие в недрах нейронных сетей.
Должен быть наверно какой-то универсальный подход в масштабах одной единой модели мозга.
Потенциал разных алгоритмов мозга настолько велик, что он может быть полезен для использования практически в любых областях технологий и науки, - особенно там где требуется создать какую-то большую и достаточно сложную модель.
Когда наука проникает в какие- то новые области знаний нашей жизни, то сначала это может восприниматься  как нечто не очень удобное или не этичное.
Однако со временем люди начинают понимать, что полученная новая информация в результате таких исследований - может быть намного важнее и полезней причинённых людям сложностей или временных неудобств.
Будем думать - что люди которые глубоко прониклись этой темой смогут донести полезность своих знаний до всех остальных. Таким образом все смогут извлечь из этого какую-то пользу.

Что говорить - в каждой новой технологии есть не только очевидная польза, но и какие то неизвестные нам ещё риски. Но изучение всех этих не простых аспектов ИИ должно в итоге сделать наш мир более безопасным и технологически развитым.
Так бывает - мы сначала чем то восхищаемся,- а потом начинаем понимать что не всё так гладко и совершенно, как это казалось сначала. Но на новом этапе работы над ошибками мы будем продвигаться к новым возможностям более гибких форм алгоритмов  ИИ и языковых моделей новых поколений.
Да на этом пути нас безусловно ждёт больше интересного, чем неоправдано сложного и опасного для использования в новых технических разработках.
Всё это нам открывает новые возможности обработки больших объёмов данных.
Мы кажется можем на основе больших данных моделей делать более точные прогнозы - о том что возможно произойдёт в будущем.