Не моё ншдсмотрел на яп-Давным-давном еду я как то с чертовых куличиков и наблюдаю, как изможденный дачным отдыхом народ пенсионного и не очень возраста на конечной остановке пытается загрузиться в автобус. Перед входом в автобус дед, взявшись за поручень, марширует на месте с напряженным лицом, народ на него покрикивает, мол, дед че встал!? шагай давай!, а дед еще больше напрягся и продолжает маршировать на месте. Так выглядит нарушение походки при паркинсонизме, оно возникает не всегда.

Перед началом ходьбы довольно типично мелкое и быстрое топтание на месте. Этот феномен усиливается в тех случаях, когда перед больным имеется какое-либо препятствие (например, узкая дверь) или когда он должен начать движение при посторонних наблюдателях. Больной как бы не может выбрать ногу, с которой следует начать ходьбу.

Дед себя не в силах преодолеть и предсказать свою заминку, при этом дед в уме. Зная, что это паркинсон, я деда приободрила, народу вежливо велела погодить и мы все наконец загрузились (дед собрал волю в кулак и шагнул на ступеньку наконец).

Нередко, из-за профессиональных навыков замечаешь, как тот или иной индивид имеет особенности в движении, манере поведения, и знаешь что это проявление болезни, а вот люди далекие от медицины раздражаются. Т.о., очевидно, что некоторым индивидам сложно бывает в общественном транспорте, хотя по виду и не скажешь.

Читаю еще как то новость: в Магнитогорске 84-летнюю бабушку оштрафовали за то, что она не успела дойти до валидатора.

И сама наблюдаю, как в моем городе в общественном транспорте пенсионеры либо мотыляются по салону, пытаясь прицелиться к валидатору (иногда падают, потму что не хватает умишка выполнить 3 задачи сразу — держать ручную кладь, держаться самому и на ходу прислонить любую херобору к валидатору), либо (кто посообразительнее) просят других приложить карту к валидатору, а сами сразу садятся.

А бомбануло меня, когда знакомую бабулю пытались оштрафовать за то, что имея предоплаченный на месяц вперед проездной хотели повязать оштрафовать за то что, забыла приложитьсяк образку этим проездным к валидатору. Пришлось мне отбивать бабулю используя голосовой аппарат для извлечения высокочастотного звука в адрес контролеров, ибо я то знаю почему сия бабуля такая забывчивая, но ведь совесть и ст.137 УК РФ не дает мне право делиться этой информацией с контролерами. Отбила. А бабуся в нерве, давление в космос.

И бомбит меня до сих пор. Я работаю с людьми, у которых с памятью не очень, иногда и с соображалкой как с памятью, некоторые «подвисают» в своей бессудорожной эпилепсии, со стороны это кажется, что человек задумался. Так вот какого хера цепляться к таким людям со штрафами, если у них уже предоплаченный проезд, но не зарегистрированный? Ну зарегистрируй поездку контролер и иди дальше.

Да, я за то, что товар и услуга должны быть оплачены, что хитрожопых граждан достаточно, но для тех кому трудно почему то железно уготован штраф и право оспорить его, для чего индивиду придется признать свой дефект по здоровью. А как же медицинская тайна? Да я знаю что, согласно п. 65 Правил перевозок пассажиров.. городским...транспортом, безбилетным считается пассажир, который предъявил билет без регистрации поездки, если такая регистрация обязательна; Старики же как дети малые платят эти штрафы и еще и считают себя виноватыми в этом ***ском цирке плохо организованном процессе и заступиться за них не кому. Вот и получается штраф за старость.
Имеется судебная практика по административным правонарушениям в этом вопросе, где судьи снимали штрафы в случаях с предоплаченными, но не зарегистрированными по разным причинам проездными.

В какое спортлото писать? Как защитить честный капитализм граждан от валидаторского произвола?

Упомянутый в выше ссылке Триптофан оказывается работает как сигнальный путь.Как много мы не знаем про эти кирпичики аминокислоты,сколько других функций они выполняют,к сож. пока нет выписать его с озон и опробовать,может кто сподвигнулся

Можно ли доверять ИИ?
👁 3.2K 17:03 - 24/Сен/25  БМВ
[Россия]
Аватар пользователя БМВ

Ещё летом в своей статье  я описал ситуацию, когда чуть не погорел на том, что излишне доверился информации, предоставленной искусственным интеллектом. Мне стало интересно, а какова достоверность генерируемой ИИ информации, если разбить её по разным областям деятельности?

Я не придумал ничего лучше, чем спросить об этом у самого ИИ, добавив в запрос и оценку достоверности самого рейтинга. Скажу сразу, что достоверность своего рейтинга ИИ оценил, как достаточно высокую (7 из 10), и объяснил почему. В то же время, достоверность сгенерированных им же юридических документов он всегда оценивает, как низкую, что говорит о его непредвзятости к результатам собственного труда.

Для чего этот рейтинг может быть полезен? При работе с ИИ всегда следует знать, в каких областях он силён, где его нужно перепроверять и контролировать, а где его лучше не использовать совсем. При этом замечу, что это рейтинг для универсального, а не узкоспециализированного ИИ, натасканного на одну задачу. Итак...
Рейтинг достоверности информации от ИИ

1. Фундаментальные и формальные науки (Достоверность: 9/10)

    Области: Математика, формальная логика, теория алгоритмов, теоретическая информатика.

    Объяснение: Эти дисциплины основаны на аксиомах и строгих правилах вывода. Обучающие данные по ним содержат минимальное количество ошибок и противоречий. Модель работает как мощный интерпретатор формальных систем.

    Ограничения: Может испытывать трудности с решением принципиально новых задач, требующих нетривиального подхода, а не применения известных алгоритмов.

2. Естественные науки (устоявшиеся основы) (Достоверность: 8/10)

    Области: Классическая физика, основы химии, фундаментальные принципы биологии.

    Объяснение: Фундаментальные законы природы многократно проверены и верифицированы научным сообществом. Модель надёжно передаёт эти знания и способна объяснять причинно-следственные связи в рамках установленных парадигм.

    Ограничения: В быстро развивающихся или спорных областях (например, квантовая гравитация, некоторые разделы космологии) информация может быть неполной или устаревшей.

3. Лингвистика и программирование (синтаксис) (Достоверность: 7/10)

    Области: Грамматика языков, синтаксис программирования, формальные языки запросов.

    Объяснение: Как продукт лингвистического моделирования, модель виртуозно оперирует языковыми шаблонами. Эффективно исправляет ошибки, генерирует код по шаблону и работает с формальными структурами.

    Ограничения: Сгенерированный код может содержать логические уязвимости и ошибки. Требует обязательной проверки и тестирования. Смысловые нюансы и идиоматика даются сложнее.

4. Мета-анализ и экспертные оценки (Достоверность: 7/10)

    Области: Анализ возможностей ИИ (например, оценка достоверности этого рейтинга), сравнительный анализ концепций, структурирование знаний.

    Объяснение: Способность к обобщению и синтезу информации на мета-уровне позволяет давать качественные экспертные оценки и выявлять системные закономерности.

    Ограничения: Это квалифицированное заключение, а не абсолютное знание. Может упускать актуальные научные дискуссии и нюансы. Требует критического осмысления.

5. Общедоступные факты (энциклопедические знания) (Достоверность: 6/10)

    Области: Исторические даты, биографии, географические справки.

    Объяснение: На основе обширных тренировочных данных модель точно воспроизводит большинство устоявшихся фактов.

    Ограничения: Высокий риск «галлюцинаций» при запросе малоизвестных или сложных фактов. Необходима независимая проверка.

6. Общественные науки (Достоверность: 5/10)

    Области: Экономические теории, политологические концепции, социологические модели.

    Объяснение: Может компетентно излагать различные научные школы и подходы, существующие в этих дисциплинах.

    Ограничения: Часто выдаёт упрощённые и обобщённые трактовки сложных явлений. Воспроизводит предвзятость тренировочных данных.

7. Философские и мировоззренческие концепции (Достоверность: 4/10)

    Области: История философии, этические системы, религиоведение.

    Объяснение: Точно передаёт и обобщает основные идеи философских школ на основе академических источников.

    Ограничения: Демонстрирует иллюзорную глубину понимания. Не способна к подлинному философскому творчеству или глубокому экзистенциальному осмыслению.

8. Технические характеристики продукции (непубличные данные) (Достоверность: 3/10) — на чём я чуть не погорел...

    Области: Спецификации устройств, детали неанонсированных продуктов.

    Объяснение: Компилирует информацию из патентов, слухов и общих принципов.

    Ограничения: Чрезвычайно высокий риск конфабуляции (смешения реальности и вымысла). Может генерировать правдоподобные, но полностью вымышленные характеристики. Только как источник гипотез.

9. Медицина, юриспруденция, финансы (Достоверность: 2/10)

    Области: Диагностика, лечение; правовые консультации; инвестиционные решения.

    Объяснение: Ошибки могут иметь серьёзные последствия для здоровья, свободы и благосостояния.

    Ограничения: Категорически не для принятия решений! Информация быстро устаревает. Отсутствует учёт индивидуальных обстоятельств.

10. Политические взгляды и оценки (Достоверность: 2/10)

    Области: Оценка политиков, партий, текущих событий.

    Объяснение: Ответы являются компиляцией медийных точек зрения из тренировочных данных. Сильно подвержены предвзятости.

    Ограничения: Не обладает собственным мнением. Может давать противоречивые оценки. Воспринимать только как отражение существующих в информационном поле позиций.

11. Прогнозирование будущего (Достоверность: 1/10)

    Области: Прогнозы рынков, выборов, технологических трендов.

    Объяснение: Не способна предсказывать будущие события в сложных стохастических системах.

    Ограничения: Прогнозы основаны на экстраполяции прошлых данных, что неприменимо к принципиально новым ситуациям.

12. Персональные данные и приватный опыт (Достоверность: 0/10)

    Области: Личные воспоминания, переписки, мнения конкретных людей.

    Объяснение: Полное отсутствие доступа к информации.

    Ограничения: Любая попытка ответить будет чистой выдумкой. Полная недостоверность.

Ключевые выводы и рекомендации по использованию рейтинга:

    Зона высокой надёжности (7-9/10): Формальные системы, факты, синтаксис. Идеальная среда для модели.

    Зона условной надёжности (4-6/10): Интерпретации, обобщения. Требует осторожности и перекрёстной проверки.

    Зона высокого риска (0-3/10): Субъективные оценки, закрытая информация, прогнозы, личные данные. Использовать исключительно как источник гипотез или мнений, но не как руководство к действию.

Заключение

По-моему, всё очень адекватно. Вышеприведённый рейтинг подтверждается и логикой (если знать, как работает ИИ), и собственным опытом работы с ним. Надеюсь, он будет полезен читателю. Вместо огульного охаивания или, напротив, безудержного восхваления ИИ, нужно просто знать, в каких вопросах он силён, а в каких не очень, чтобы не попасть в просак.