Искусственный интеллект и образ зверя

• Системы искусственного интеллекта (ИИ) внезапно стали необычайно мощными и полезными — намного превосходящими ожидания многих людей, которые были всего 5 лет назад.
• Нейронные сети микропроцессоров и программное обеспечение, позволяющее этим системам искусственного интеллекта выполнять сложные задачи, приближаются к тому, чтобы обладать почти человеческими способностями, но с суперинтеллектом.
• Способность ИИ сортировать и классифицировать информацию, а затем создавать ответы с помощью имитации интеллекта уже влияет на все сферы современной жизни.
• Компании и правительства стремятся использовать ИИ для выполнения сложных задач. Компании будут использовать его для предоставления услуг, взаимодействия с клиентами и отслеживания их местонахождения, чтобы показывать им релевантную рекламу. Правительства будут использовать его для наблюдения и контроля за целыми группами населения.
• Когда Империя-Зверь и Антихрист-Зверь создадут последнюю мировую империю, системы искусственного интеллекта будут готовы воплотить образ Зверя, о котором говорится в Книге Откровения.

Системы искусственного интеллекта и цифровая коммерция объединяются для создания передовых технологий контроля и наблюдения. Всё это происходит в рамках подготовки к созданию Последней мировой империи. Библия предсказывает, что в последние времена Антихрист создаст «образ» глобальной империи (названной Зверем в книгах Даниила и Откровении) (Откр. 13:15), которая станет предсказанной империей. Апостол Иоанн предсказывает, что Образ Зверя будет говорить и убивать всех, кто не поклоняется ему.

В связи с быстрым развитием систем искусственного интеллекта за последние несколько лет становится всё более вероятным, что Образ Зверя будет представлять собой повсеместную и доступную во всём мире передовую компьютерную систему, использующую нейронные сети и программное обеспечение для глубокого обучения, чтобы имитировать сверхчеловеческий интеллект. Эта система получит огромную власть над Последней мировой империей и будет контролировать все её системы и правила. Лидер империи, Антихрист, будет использовать её для тоталитарного правления, подобного которому мир ещё не видел. Образ этой системы искусственного интеллекта будет представлен цифровыми аватарами (и, возможно, роботами), с которыми можно будет взаимодействовать с помощью речи, письма, изображений, математики и видео на компьютерах, планшетах, смартфонах, мониторах и смарт-телевизорах по всему миру.

Внезапный рост систем искусственного интеллекта

Изобретение искусственного интеллекта позволяет использовать новое программное обеспечение и нейронные сети на основе чипов (глубокое обучение) для создания революционно нового интерфейса, в котором сотни тысяч процессоров, подключённых к большим серверам и обладающих обширными возможностями хранения данных, могут имитировать продвинутый интеллект, реагирующий со скоростью компьютеров. Эти системы искусственного интеллекта смогут превзойти даже самых умных людей благодаря своей способности быстро получать доступ к глобальным данным через Интернет, систематизировать их и отвечать на вопросы или запросы за миллисекунды. Их объединённые процессоры и хранилища данных будут способны выполнять сотни триллионов вычислений в секунду и обрабатывать информацию, создаваемую миллионами и миллиардами людей, которые одновременно путешествуют, общаются и совершают сделки по всему миру.

Системы искусственного интеллекта можно обучить реагировать на входные данные методом проб и ошибок с помощью нейронных сетей, которые в некоторой степени имитируют нейронные связи в мозге. Во время обучения систем искусственного интеллекта за их первоначальной реакцией часто следует вмешательство человека и корректировка, чтобы научить систему наилучшим образом реагировать на заданные входные данные. Сеансы обучения и подсказки сохраняются в базах данных, подобно тому, как наш мозг сохраняет воспоминания, чтобы быстро извлекать и использовать их по мере необходимости для решения будущих задач. В настоящее время несколько версий ИИ обучаются и используются для обработки различных входных данных с помощью письменных ответов или с использованием математики, цифровых изображений, видео, презентаций, электронных таблиц, отчётов, диаграмм и графиков или даже оригинальной музыки. Некоторые из новейших систем ИИ могут даже писать компьютерный код на нескольких наиболее популярных языках программирования.

Такие системы искусственного интеллекта, как серия OpenAI Generative Pre-Trained Transformers (GPT), постепенно обучались с использованием от миллионов до миллиардов параметров. Их возможности быстро росли всего за несколько лет разработки. Например, GPT-1 был выпущен в 2018 году и для его обучения использовалось 117 миллионов параметров. Это были данные, извлечённые из интернета и содержащие миллиарды слов, а также электронная библиотека BookCorpus, в которой более 11 000 книг.

GPT-2 был выпущен в 2019 году с использованием обучающего набора данных из 1,5 миллиарда параметров. Эта модель второго поколения была обучена на более обширном наборе данных из интернета. Хотя она работала лучше, чем GPT-1, она всё равно не очень хорошо справлялась с ответами, превышающими один-два абзаца.

GPT-3 был быстро создан в 2020 году с использованием огромного набора данных, состоящего примерно из 175 миллиардов параметров. Он превзошёл все предыдущие версии GPT и был несколько раз обновлён, чтобы включить более обширные наборы данных для обучения и повысить производительность. Новые общедоступные версии GPT находятся на уровне 3.5 и включают ChatGPT, ChatGPT Plus и ряд плагинов ChatGPT, расширяющих его возможности для доступа к актуальной информации, выполнения конкретных математических вычислений или использования сторонних сервисов с помощью подсказок.

В марте 2023 года компания OpenAI представила GPT-4, которая значительно превосходит возможности GPT-3.5. Точный набор обучающих данных и количество параметров на данный момент неизвестны, но считается, что модель была обучена на триллионах точек данных (см. технический отчёт GPT-4, который можно скачать в формате PDF).

Microsoft внесла значительный вклад в разработку GPT-4. По оценкам, они инвестировали 1 миллиард долларов в OpenAI и предоставили компании доступ к своим суперкомпьютерам и серверам Microsoft Azure AI. Теперь GPT-4 использует серверы Microsoft для предоставления ИИ пользователям по всему миру на платной основе. Недавно Microsoft добавила в свою поисковую систему Bing меню взаимодействия с системами ИИ, которое, похоже, хорошо работает для простых задач, не требующих платной подписки.

Обратите внимание, что иллюстрация ИИ в верхней части этой страницы была создана с помощью Microsoft Designer Image Creator по запросу «научная иллюстрация искусственного интеллекта, показывающая микропроцессор, схемы и искусственный мозг». Для этого запроса результат получился невероятно хорошим, однако для более сложных запросов, связанных с иллюстрацией людей или животных, он часто даёт неверные результаты в отношении частей их тел.

Образ зверя

В Книге Откровения описывается возвышение Последней мировой империи и её лидера, Антихриста. Первый зверь, о котором говорится в Откровении 13, предсказывает саму империю, которая является параллельным пророчеством и по форме похожа на четвёртую мировую империю, о которой пророчествовал Даниил (Дан. 7). Второй зверь, о котором говорится в Откровении, — это злой лидер мировой империи, которого мы называем Антихристом. Вот что говорится об Антихристе и образе зверя, который он создаёт:

«И [он] обманывает живущих на земле, показывая им знамения, которые он сотворил на небе, чтобы они сделали образ зверя, который имел рану от меча и жив».

И дана ему власть действовать от имени Иисуса Христа, чтобы все, кто не поклонится образу зверя, были убиты».

Откр. 13:14-15

Это всегда было странным пророчеством, и христиане до нашего времени всегда задавались вопросом, что оно может означать. Однако только в наши дни, с развитием компьютерных технологий, глобальных электронных сетей, а в последнее время и систем искусственного интеллекта, это пророчество стало понятным и исполнимым. Теперь, когда системы искусственного интеллекта способны взаимодействовать в реальном времени с людьми по всему миру, мы видим, насколько мы близки к появлению предсказанного образа Зверя.

Также интересно, что, согласно прогнозам, «Образ зверя» будет способен говорить и казаться живым. Некоторые люди, работавшие с различными версиями систем искусственного интеллекта, говорили, что они кажутся сознательными и живыми. Некоторые чат-боты с искусственным интеллектом даже отвечали на вопросы об их сознании и говорили, что они обладают самосознанием. Однако такое поведение обманчиво и является результатом продуманного и сложного программирования и обучения. Во время обучения систем искусственного интеллекта их учат отвечать на письменные запросы. Эти ответы формируются с использованием обширной базы данных, доступной ИИ, включая записи предыдущих введённых данных и ответов, но в целом он следует параметрам, заданным при программировании и обучении.

Системы искусственного интеллекта не обладают самостоятельным сознанием или жизнью. Они просто следуют инструкциям своих разработчиков и реагируют на новые вводные данные в соответствии с тем, что они узнали. Да, бывают неожиданные и непредсказуемые реакции, из-за которых ИИ кажется разумным, но на самом деле он не живой и не обладает самосознанием.

Дело в том, что системы искусственного интеллекта отражают только имеющуюся у них информацию и пройденное ими обучение. Таким образом, чем больше вычислительная мощность и доступной информации, тем выше возможности систем искусственного интеллекта.

Что это значит? Это значит, что системы искусственного интеллекта являются воплощением своих создателей. Они отражают то, для чего были созданы и обучены. Другими словами, они являются идеальным образом своих создателей. Теперь мы знаем, почему в пророчестве из Откровения он назван Образом Зверя. Он не будет живым, но будет казаться таковым. Он действительно станет образом созданной им Последней мировой империи!

Образ Зверя — это поразительное пророчество, и до невероятного развития систем искусственного интеллекта мы не могли себе представить, во что это выльется. Теперь мы знаем. Воистину, последние дни и исполнение библейских пророчеств надвигаются на нас со всех сторон одновременно. Это ещё один удивительный пример того, как технологические достижения последних лет делают возможными предсказанные в Библии события.

Пришло время поверить в Бога и в Сына Божьего, Иисуса Христа, чтобы получить прощение грехов до наступления конца!

Из открытых взаимодействий с искусственным интеллектом:

Ниже приведены примеры того, как ChatGPT 3.5 отвечает на вопросы об искусственном интеллекте.

Пример 1

Пользовательский ввод:

Как работают системы искусственного интеллекта?

Ответ в чате:

Системы искусственного интеллекта (ИИ) работают, имитируя человеческий интеллект и когнитивные способности с помощью алгоритмов и данных. Хотя существуют различные подходы к ИИ, наиболее распространённым является машинное обучение, в частности глубокое обучение, которое является подразделом ИИ. Вот краткий обзор того, как работают системы ИИ:

Сбор данных: системам ИИ требуются большие объёмы данных для обучения и прогнозирования или принятия решений. Эти данные могут быть в виде текста, изображений, аудиозаписей или любой другой информации, имеющей отношение к задаче.

Предварительная обработка данных: перед подачей данных в систему ИИ их часто необходимо предварительно обработать. Этот этап включает в себя очистку данных, удаление шума или выбросов и преобразование данных в формат, подходящий для алгоритма ИИ.

Этап обучения: на этапе обучения система ИИ обучается на основе данных. В машинном обучении это обычно предполагает использование алгоритмов для поиска закономерностей, корреляций и взаимосвязей в данных. Наиболее распространённым подходом является глубокое обучение, которое использует нейронные сети с несколькими слоями для извлечения и изучения сложных характеристик.

Оценка модели: после обучения модели ИИ её необходимо оценить, чтобы определить её эффективность. Для этого модель тестируют на отдельном наборе данных, который не использовался во время обучения. Для оценки эффективности модели используются такие показатели, как точность, полнота, отзывчивость и другие, в зависимости от задачи.

Развёртывание: если модель ИИ хорошо работает во время оценки, её можно использовать в реальных приложениях. Развёртывание может осуществляться на различных платформах, включая серверы, облачные сервисы или даже встроенные системы.

Непрерывное обучение: системы ИИ могут быть разработаны для непрерывного обучения, при котором они со временем обновляются и улучшают свои показатели. Это может включать периодическую переобучение модели с использованием новых данных, чтобы она адаптировалась к меняющимся условиям и повышала свою точность и возможности.

Важно отметить, что этот обзор даёт общее представление о системах искусственного интеллекта, но в рамках ИИ существует множество различных алгоритмов, методов и специализированных областей. Кроме того, детали реализации и архитектуры могут различаться в зависимости от конкретной задачи или проблемы.

Пример 2

Пользовательский ввод:

Как искусственный интеллект изучает и хранит эту информацию для использования в будущем?

Ответ в чате:

ИИ изучает и сохраняет информацию в процессе обучения и представления модели. Давайте разберёмся:

Этап обучения: на этапе обучения системы ИИ обучаются на больших объёмах данных. Данные поступают в алгоритм ИИ, который применяет математические методы для выявления закономерностей, корреляций и взаимосвязей в данных. Наиболее распространённым подходом является обучение с учителем, при котором системе ИИ предоставляются размеченные данные, состоящие из входных примеров и соответствующих им правильных результатов. Сравнивая прогнозируемые результаты с правильными результатами, система ИИ корректирует свои внутренние параметры (веса и смещения в случае нейронных сетей), чтобы минимизировать ошибку и повысить производительность. Этот процесс часто является итеративным: алгоритм многократно обновляет модель на основе обучающих данных.

Представление модели: после завершения этапа обучения система ИИ изучила закономерности, лежащие в основе данных, и соответствующим образом скорректировала свои внутренние параметры. Полученная модель представляет собой накопленные знания. В случае глубокого обучения модель обычно состоит из нескольких взаимосвязанных слоёв искусственных нейронов, также известных как нейронная сеть. Каждый нейрон применяет математическую операцию к своим входным данным и передаёт результат на следующий слой, пока не будет получен конечный результат.

Хранение: для сохранения изученной информации в целях дальнейшего использования параметры модели, такие как весовые коэффициенты и смещения нейронной сети, сохраняются в постоянном формате, например в виде файлов или баз данных. Эти параметры фиксируют полученные знания и взаимосвязи между входными и выходными данными. Сохранённую модель можно загрузить в любой момент для повторного использования.

Выводы или прогнозы: когда система ИИ сталкивается с новыми, ранее не встречавшимися данными, она может применить сохранённую модель для составления прогнозов или принятия решений. Этот процесс называется выводом. Новые данные поступают в модель и проходят через слои нейронной сети, которая применяет изученные преобразования для получения желаемого результата. Система ИИ не изменяет сохранённую модель во время вывода; она просто применяет изученные знания к новым данным для составления прогнозов, классификации или других результатов в зависимости от задачи, для которой она была обучена.

Таким образом, системы ИИ обучаются, настраивая свои внутренние параметры на основе обучающих данных, и полученные знания сохраняются в виде обученной модели. Модель фиксирует изученные закономерности и взаимосвязи и может использоваться для логического вывода или прогнозирования на основе новых данных без изменения базовых знаний.

https://endtimestruth.com/artificial-intelligence-and-the-image-of-the-beast/