10-cü ildə süni intellekt və neyron şəbəkələri ilə bağlı ən çox səhv başa düşülən 2023 sual
Süni intellekt və neyron şəbəkələri sahəsi daim inkişaf etdiyindən və daha da mürəkkəbləşdiyindən insanların soruşmaqdan çəkinə biləcəyi çoxlu anlaşılmazlıqlar və suallar var. Bu məsələləri aydınlaşdırmaq üçün neyron şəbəkələrlə bağlı tez-tez anlaşılmayan on sualı müzakirə etmək üçün tanınmış süni intellekt mütəxəssisləri ilə görüşdük. Onların dedikləri belə idi:
| Pro Tips |
|---|
| 1. Bu heyrətamiz şeylərə baxın 10+ mətndən videoya AI Generatorları mətni cəlbedici videolara çevirə bilər. |
| 2. Bu faydalı göstərişlər kimi AI sənət generatorlarına meydan oxumaq üçün hazırlanmışdır Midjourney və mətn təsvirləri əsasında vizual olaraq heyrətamiz şəkillər yaratmaq üçün DALL-E. |
| 3. Senzurasız süni intellekt tərəfindən yaradılan sənət dünyasını məhdudiyyətsiz araşdırmaq üçün bu təlimatlara əməl edin. |
- 1. AI-nin aşiq olması mümkündürmü?
- 2. AI zərər verməyə başlaya və nəticədə dünyanı idarə edə bilərmi?
- 3. Səsinizi, görünüşünüzü və mətndən nitqə üslubunuzu AI-yə yükləmək risklidirmi?
- 4. Şüurun kompüterlərə yüklənməsi: reallıq, yoxsa elmi fantastika?
- 5. Süni intellektin insanların işini əlindən alacağı doğrudurmu?
- 6. AI və bədii təsvirlər: reproduksiya, yoxsa oğurluq?
- 7. Mən istifadə edə bilərəm GPT-4 Google Axtarışların yerinə?
- 8. Süni intellekt yaradıcı ola bilərmi?
- 9. Süni intellekt həqiqətən düşünə bilirmi?
- 10. Necə ola bilər ChatGPT ümumiyyətlə ediləcək? Və Midjourney yoxsa DALL-E?
1. AI-nin aşiq olması mümkündürmü?
Neyron şəbəkələrdir riyazi modellər insan beyninin strukturundan ilhamlanıb. Onlar bir-biri ilə əlaqəli qovşaqlardan və ya məlumatları emal edən "neyronlardan" ibarətdir. Verilənlərdən öyrənərək, mətn yaratmaq kimi xüsusi tapşırıqları yerinə yetirə bilərlər. görüntü tanınması, hətta insana bənzər yazı üslublarını təqlid etmək.
AI "Sevgi" edə bilərmi?
Sevgi anlayışı şüur, özünüdərk, empatiya və bir sıra digər mürəkkəb emosional və idrak prosesləri ilə mahiyyətcə bağlıdır. Lakin neyron şəbəkələri bu atributlara malik deyil.
Məsələn, müvafiq kontekst və təlimat verildiyi təqdirdə, neyron şəbəkəsi sevgi məktubunu xatırladan mətn yaratmaq üçün öyrədilə bilər. Bir sevgi hekayəsinin ilk fəsli ilə təmin olunarsa və buna bənzər bir şəkildə davam etməsi istənirsə, model uyğun olacaq. Ancaq bunu hər hansı bir emosional əlaqə və ya sevgi hisslərinə görə deyil, nümunələrə və statistik ehtimala əsaslanaraq edir.
Nəzərə alınmalı olan digər vacib aspekt yaddaşdır. Əsas formada neyron şəbəkələri müxtəlif buraxılışlar arasında məlumat saxlamaq qabiliyyətinə malik deyil. Onlar davamlılıq və ya keçmiş qarşılıqlı əlaqənin fərqində olmadan işləyirlər, hər istifadədən sonra mahiyyətcə “zavod parametrlərinə” qayıdırlar.
Yaddaş və neyron şəbəkələri
Yaddaş süni şəkildə neyron şəbəkəsinə əlavə olunaraq keçmiş “xatirələrə” və ya məlumatlara istinad etməyə imkan versə də, bu, modelə şüur və ya emosiya aşılamır. Yaddaş komponenti olsa belə, neyron şəbəkənin cavabını şəxsi təcrübə və ya hisslər deyil, riyazi alqoritmlər və statistik ehtimallar diktə edir.
Neyron şəbəkəsinin aşiq olması anlayışı cazibədar, lakin uydurma bir fikirdir. Hazırkı süni intellekt modelləri, mürəkkəbliyindən və imkanlarından asılı olmayaraq, sevgi kimi duyğuları yaşamaq qabiliyyətinə malik deyil.
Mürəkkəb şəkildə müşahidə olunan mətn yaratmaq və cavablar modelləri riyazi hesablamaların və nümunənin tanınmasının nəticəsidir, həqiqi sevgi və ya emosional zəka deyil.
2. AI zərər verməyə başlaya və nəticədə dünyanı idarə edə bilərmi?
Bugünkü neyron şəbəkələri xüsusi qaydalara riayət etmələrini təmin etmək üçün tam sübut üsulları olmadan işləyir. Məsələn, bir modelin təhqiramiz dildən istifadə etməsinin qarşısını almaq təəccüblü dərəcədə çətin bir işdir. Bu cür məhdudiyyətlərin qoyulması cəhdlərinə baxmayaraq, həmişə yol vars ki, model onlardan yan keçmək üçün tapa bilər.
Neyron Şəbəkələrin Gələcəyi
Biz hipotetik kimi daha inkişaf etmiş neyron şəbəkələrinə doğru irəlilədikcə GPT-1İnsana bənzər qabiliyyətlərə malik 0 modelləri ilə idarəetmə problemi daha da aktuallaşır. Bu sistemlərə xüsusi tapşırıqlar və ya məhdudiyyətlər olmadan sərbəst nəzarət verilsəydi, onların hərəkətləri gözlənilməz ola bilər.
Bu inkişaflar nəticəsində yaranan mənfi ssenarinin ehtimalı ilə bağlı müzakirələr geniş şəkildə dəyişir, hesablamalar 0.01%-dən 10%-ə qədərdir. Bu ehtimallar aşağı görünsə də, potensial nəticələr fəlakətli ola bilər. insanın yox olması.
Uyğunlaşma və Nəzarətdə səylər
Kimi məhsullar ChatGPT və GPT-4 neyron şəbəkələrinin niyyətlərini insan məqsədləri ilə uyğunlaşdırmaq üçün davamlı səylərin nümunələridir. Bu modellər təlimatlara əməl etmək, nəzakətli qarşılıqlı əlaqə saxlamaq və aydınlaşdırıcı suallar vermək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Bununla belə, bu nəzarətlər mükəmməllikdən uzaqdır və bu şəbəkələrin idarə edilməsi problemi hətta yarı yolda həll olunmayıb.
Neyron şəbəkələr üçün qüsursuz idarəetmə mexanizmlərinin yaradılması problemi bu gün süni intellekt sahəsində ən vacib tədqiqat sahələrindən biridir. Bu problemin həllinin mümkün olub-olmaması və bunun üçün tələb olunan üsulların qeyri-müəyyənliyi məsələnin aktuallığını daha da artırır.
3. Səsinizi, görünüşünüzü və mətndən nitqə üslubunuzu AI-yə yükləmək risklidirmi?
Rəqəmsal texnologiyaların sürətlə inkişaf etdiyi bir dövrdə səs, görünüş və mətn üslubu kimi şəxsi məlumatların təhlükəsizliyi ilə bağlı narahatlıqlar artır. Rəqəmsal şəxsiyyət oğurluğu təhlükəsi real olsa da, bunu başa düşmək vacibdir kontekst və tədbirlər bu problemi həll etmək üçün qəbul edilir.
Rəqəmsal şəxsiyyət və neyron şəbəkələri
Neyron şəbəkələrində söhbət şəxsi atributların yüklənməsi deyil, daha çox insanın görünüşünü, səsini və ya mətnini təqlid etmək üçün modelləri öyrətmək və ya yenidən öyrətmək məsələsidir. Bu təlim keçmiş modellər həqiqətən də skript və parametrləri kopyalayaraq oğurlana bilər və onların başqa kompüterdə işləməsinə imkan verir.
Bu texnologiyanın potensial sui-istifadəsi əhəmiyyətlidir, çünki o səviyyəyə çatmışdır deepfake videoları və səs klonlama alqoritmləri fərdləri inandırıcı şəkildə təkrarlaya bilər. Bu cür aldadıcı məzmunun yaradılması baha başa gələ bilər və çox vaxt apara bilər, minlərlə dollar və çoxlu sayda çəkiliş tələb olunur. Bununla belə, risk hiss olunur və etibarlı identifikasiya və təsdiqləmə üsullarına ehtiyacı vurğulayır.
Şəxsiyyət Təhlükəsizliyini təmin etmək üçün səylər
Rəqəmsal şəxsiyyət oğurluğu problemini həll etmək üçün müxtəlif təşəbbüslər davam edir. WorldCoin kimi startaplar OpenAI'nin rəhbəri Sam Altman sərmayə qoydu, yenilikçi həlləri araşdırır. WorldCoin-in konsepsiyası bir şəxs haqqında hər bir məlumat üçün unikal açarın təyin edilməsini nəzərdə tutur ki, bu da sonrakı identifikasiyaya imkan verir. Xəbərlərin həqiqiliyini yoxlamaq üçün bu üsul KİV-də də tətbiq oluna bilər.
Bu perspektivli inkişaflara baxmayaraq, bütün sənaye sahələrində belə sistemlərin tətbiqi mürəkkəb və genişmiqyaslı bir işdir. Hal-hazırda, bu həllər prototip mərhələsində qalır və onların geniş şəkildə tətbiqi layihə çərçivəsində mümkün olmaya bilər. növbəti onillik.
4. Şüurun kompüterlərə yüklənməsi: reallıq, yoxsa elmi fantastika?
İnsan şüurunun kompüterə köçürülməsi ideyası elmi fantastika həvəskarları üçün maraqlı mövzu olmuşdur. Ancaq bu, mövcud texnologiyanın və ya hətta gələcək irəliləyişlərin əldə edə biləcəyi bir şeydirmi? vasitəsilə əbədi yaşamaq anlayışı a rəqəmsal əkiz əlbəttə ki, təxəyyülü ələ keçirir, lakin reallıq daha mürəkkəbdir.
Təqlid Amma Dublikasiya Yox
Mövcud texnologiyalarla, məsələn, olanlar kimi modellər GPT-4, özünəməxsus üslub və təqdimat tərzi ilə neyron şəbəkəyə öz ünsiyyət tərzini təqlid etməyi, şəxsi zarafatları öyrənməyi, hətta yenilərini icad etməyi öyrətmək mümkündür. Ancaq bu, insanın şüurunun ötürülməsi ilə sinonim deyil.
Şüurun mürəkkəbliyi ünsiyyət tərzindən və şəxsi qəribəliklərdən çox kənara çıxır. Bəşəriyyət hələ də şüurun nə olduğunu, harada saxlandığını, fərdləri necə fərqləndirdiyini və insanı özünəməxsus edən şeylərin konkret bir anlayışına malik deyil.
Gələcək üçün potensial imkanlar
hipotetik ssenari şüurun ötürülməsi tələb edir defişüuru xatirələrin, təcrübələrin və qavrayışın fərdi xüsusiyyətlərinin birləşməsi kimi. Əgər belə bir defiQəbul olunarsa, bu biliklərin neyron şəbəkəsinə ötürülməsi ilə gələcək həyatı simulyasiya etmək üçün nəzəri yol ola bilər.
Bununla belə, bu nəzəriyyə sadəcə spekulyativdir və mövcud elmi anlayışa və ya texnoloji imkanlara əsaslanmır. Şüur məsələsi fəlsəfə, nevrologiya və koqnitiv elmdə ən dərin və çətin mövzulardan biridir. Onun mürəkkəbliyi cərəyanın gücündən çox kənara çıxır süni intellekt və neyron şəbəkə texnologiyası.
5. Süni intellektin insanların işini əlindən alacağı doğrudurmu?
Süni intellekt vasitəsilə avtomatlaşdırma, çox güman ki, işin təlimatların müntəzəm icrasını əhatə etdiyi peşələrə təsir edəcək. Nümunələrə bəyannamələrdə və klinik sınaqda kömək edən vergi köməkçiləri-məsləhətçiləri daxildir məlumat menecerləri onların işi hesabatların doldurulması və onların standartlarla uzlaşdırılması ətrafında fırlanır. Bu rollarda avtomatlaşdırma potensialı aydındır, zəruri məlumatların asanlıqla əldə olunduğunu və əməyin dəyərinin orta səviyyədən yuxarı olduğunu nəzərə alsaq.
Digər tərəfdən, yemək bişirmək və ya avtobus sürmək kimi peşələr yaxın gələcəkdə təhlükəsiz olaraq qalır. Mövcud qanunvericilik və qaydalarla birlikdə neyron şəbəkələri real fiziki dünyaya qoşmaq problemi bu sahələrdə avtomatlaşdırmanı daha mürəkkəb bir işə çevirir.
Dəyişikliklər və İmkanlar
Avtomatlaşdırma insan işçilərinin tamamilə dəyişdirilməsini nəzərdə tutmur. Bu, tez-tez gündəlik işlərin optimallaşdırılmasına gətirib çıxarır, insanlara diqqəti daha yaradıcı və cəlbedici vəzifələrə yönəltməyə imkan verir.
1. Jurnalistika: Jurnalistika kimi sənaye sahələrində neyron şəbəkələr tezliklə tezislər dəsti ilə məqalələrin hazırlanmasında kömək edə bilər və insan yazıçıları dəqiq düzəlişlər etməyə buraxa bilər.
2. Təhsil: Bəlkə də ən maraqlı transformasiya təhsildədir. Araşdırmalar fərdi yanaşmaların olduğunu göstərir təhsil nəticələrini yaxşılaşdırmaq. Süni intellekt ilə biz hər bir tələbə üçün fərdiləşdirilmiş köməkçilər nəzərdə tuta bilərik, bu da təhsilin keyfiyyətini kəskin şəkildə artırır. Müəllimlərin rolları strateji planlaşdırma və nəzarət istiqamətində inkişaf edəcək, diqqəti təhsil proqramlarının müəyyən edilməsinə, biliyin sınaqdan keçirilməsinə və ümumi öyrənmənin istiqamətləndirilməsinə yönəldəcək.
6. AI və bədii təsvirlər: reproduksiya və ya oğurluq?
Süni intellekt müxtəlif sənət formalarını öyrənməklə, müxtəlif üslubları tanımaqla və onları təqlid etməyə cəhd etməklə öyrənir. proses incəsənət tələbələrinin müxtəlif rəssamların əsərlərini müşahidə, təhlil və təqlid etdiyi insan öyrənməsinə yaxındır.
Süni intellekt səhvlərin minimuma endirilməsi prinsipi ilə işləyir. Əgər model məşq zamanı oxşar görüntü ilə yüzlərlə dəfə qarşılaşarsa, o, öyrənmə strategiyasının bir hissəsi kimi həmin şəkli yadda saxlaya bilər. Bu, şəbəkənin təsviri saxlaması demək deyil, əksinə onu insan yaddaşına bənzər şəkildə tanıyır.
Praktik bir nümunə
Hər gün iki şəkil çəkən bir sənət tələbəsini düşünün: biri unikal, digəri Mona Lizanın reproduksiyası. Mona Lizanı dəfələrlə çəkdikdən sonra tələbə onu tam olaraq deyil, kifayət qədər dəqiqliklə təkrar edə biləcək. Bu öyrənilmiş yenidən yaratmaq qabiliyyəti orijinal əsərin oğurlanmasına bərabər deyil.
Neyron şəbəkələri müqayisəli şəkildə fəaliyyət göstərir. Onlar məşq zamanı qarşılaşdıqları bütün şəkillərdən öyrənirlər, bəzi şəkillər daha çox yayılmışdır və beləliklə, daha dəqiq şəkildə təkrarlanır. Buraya təkcə məşhur rəsmlər deyil, həm də təlim nümunəsindəki istənilən təsvir daxildir. Dublikatları aradan qaldırmaq üçün üsullar olsa da, onlar qüsursuz deyil və araşdırmalar göstərdi ki, təlim zamanı müəyyən şəkillər yüzlərlə dəfə görünə bilər.
7. Mən istifadə edə bilərəmmi? GPT-4 Google Axtarışların yerinə?
Daxili hesablamalara görə OpenAI, cari aparıcı model, GPT-4, mövzudan asılı olaraq təxminən 70-80% düzgün cavab verir. Bu, ideal 100% dəqiqlikdən qısa görünsə də, əhəmiyyətli bir göstəricidir əvvəlki nəsil modellərlə müqayisədə təkmilləşdirmə əsaslanan GPT-35-40% dəqiqlik dərəcəsinə malik olan .50 memarlıq. Performansda bu əhəmiyyətli artım tədqiqatın 6-8 ayı ərzində əldə edilmişdir.
Kontekst Məsələləri
Yuxarıda qeyd olunan rəqəmlər konkret kontekst və ya müşayiətedici məlumat olmadan verilən suallara aiddir. Kontekst təmin edildikdə, məsələn, a Wikipedia səhifəsi, modelin dəqiqliyi mənbənin düzgünlüyünə uyğunlaşdırılaraq 100%-ə yaxınlaşır.
Fərqlilik kontekstdən azad və kontekstlə zəngin suallar arasında həlledici əhəmiyyətə malikdir. Məsələn, Eynşteynin doğum tarixi ilə bağlı heç bir əlavə məlumat olmadan sual yalnız modelin daxili biliklərinə əsaslanır. Lakin konkret mənbə və ya kontekstlə model daha dəqiq cavab verə bilər.
Google daxilində axtarışlar GPT-4
Bu sahədə maraqlı bir inkişaf var daxilində internet axtarışlarının inteqrasiyası GPT-4 özü. Bu, istifadəçilərə internet axtarışının bir hissəsini ona həvalə etməyə imkan verir GPT-4, potensial olaraq Google məlumatlarına əl ilə ehtiyacı azaldır. Bu xüsusiyyət, lakin ödənişli abunə tələb edir.
Ahead Axtarıram
OpenAI CEO Sam Altman, bu aspekti daha da təkmilləşdirmək üçün 1.5-2 il proqnozlaşdırılan zaman qrafiki ilə model daxilində faktiki məlumatların etibarlılığının yaxşılaşmağa davam edəcəyini gözləyir.
8. AI yaradıcı ola bilərmi?
Bəzi, yaradıcılıq xas olan bir qabiliyyətdir, bütün insanların müxtəlif dərəcədə sahib olduğu bir şey. Digərləri yaradıcılığın öyrənilmiş bir bacarıq olduğunu və ya onun xüsusi peşə və ya fəaliyyətlərlə məhdudlaşdığını iddia edə bilər. Hətta insanlar arasında fərqlər var yaradıcılıq qabiliyyəti. Buna görə də, insan yaradıcılığını neyron şəbəkəsinin yaradıcılığı ilə müqayisə etmək, yaradıcılığın həqiqətən nəyi ehtiva etdiyini diqqətlə nəzərdən keçirməyi tələb edir.
Neyron şəbəkələri və sənətkarlıq
Son inkişaflar neyron şəbəkələrə sənət və şeir yaratmağa imkan verdi. Bəzi modellər həvəskar müsabiqələrin finalına çıxa biləcək əsərlər hazırlayıblar. Lakin bu, ardıcıl olaraq baş vermir; uğur sporadik ola bilər, bəlkə də yüz cəhddən biri.
Debat
Yuxarıdakı məlumatlar gərgin müzakirələrə səbəb olub. Neyron şəbəkələrin yaradıcı hesab edilib-edilməməsinə dair fikirlər çox müxtəlifdir. Bəziləri şer və ya rəsm yaratmaq bacarığının, hətta bəzən uğurlu olsa belə, yaradıcılığın bir formasını təşkil etdiyini iddia edirlər. Digərləri isə qəti şəkildə inanırlar ki, yaradıcılıq yalnız insan xüsusiyyətidir, emosiya, niyyət və şüurla bağlıdır.
Yaradıcılığın subyektiv xarakteri müzakirəni daha da mürəkkəbləşdirir. Hətta insanlar arasında yaradıcılığı başa düşmək və qiymətləndirmək çox fərqli ola bilər.
Praktik təsirlər
Fəlsəfi müzakirələrdən başqa, nəzərə alınmalı olan praktiki nəticələr də var. Əgər neyron şəbəkələri həqiqətən də yaradıcı ola bilirsə, bu, yaradıcı məhsula arxalanan sənayelər üçün nə deməkdir? Maşınlar müəyyən sahələrdə insan yaradıcılığını artıra və ya hətta əvəz edə bilərmi? Bu suallar təkcə nəzəri deyil, həm də real həyatda əhəmiyyət kəsb edir.
9. Süni intellekt həqiqətən düşünə bilərmi?
Neyroşəbəkələrin düşünə biləcəyini araşdırmaq üçün əvvəlcə düşüncənin nədən ibarət olduğunu başa düşməliyik. Məsələn, qapını açmaq üçün açardan necə istifadə etməyi anlamaq prosesini düşüncə prosesi kimi nəzərdən keçirsək, bəziləri neyron şəbəkələrinin oxşar mülahizə yürütməyə qadirdir. Onlar vəziyyətləri və arzu olunan nəticələri əlaqələndirə bilərlər. Digərləri buna etiraz edə bilər, neyron şəbəkələrin təkrar müşahidə vasitəsilə öyrənən insanlar kimi məlumatlara təkrar məruz qalmasına güvəndiyini qeyd edə bilər.
Yenilik və Ümumi Düşüncələr
Yenilikçi fikirlər və ya ümumiyyətlə ifadə olunmayan ideyalar nəzərə alındıqda mübahisə daha mürəkkəb olur. Bir neyron şəbəkəsi milyon cəhddə bir dəfə yeni ideya yarada bilər, lakin bu, düşüncə kimi uyğun gəlirmi? Bu təsadüfi nəsildən nə ilə fərqlənir? İnsanlar da bəzən səhv və ya təsirsiz fikirlər irəli sürürlərsə, insan və maşın təfəkkürü arasında çəkilmiş xətt haradadır?
Ehtimal və İdeya Nəsil
Ehtimal anlayışı daha bir mürəkkəblik qatını əlavə edir. Bir neyron şəbəkəsi milyonlarla müxtəlif cavablar yarada bilər və onların arasında bir neçə yenilikçi və ya mənalı cavablar ola bilər. Mənalı və mənasız düşüncələrin müəyyən nisbəti düşünmə qabiliyyətini təsdiqləyirmi?
Süni intellektin inkişaf edən anlayışı
Tarixən maşınlar kimi mürəkkəb problemləri həll etmək üçün inkişaf etdirilmişdir Turing testindən keçmək, üçün qapı dirəkləri defining kəşfiyyatı dəyişdi. 80 il əvvəl bir vaxtlar möcüzəvi hesab edilən şey indi adi texnologiyadır və defisüni intellektdən ibarət olan anlayış daim inkişaf edir.
10. Necə ola bilər ChatGPT ümumiyyətlə ediləcək? Və Midjourney yoxsa DALL-E?
20-ci əsrin ortalarında yaranan bir ideya olan neyron şəbəkələri, neyron şəbəkələrinin fəaliyyətinin mərkəzinə çevrilmişdir. kimi modellər ChatGPT və DALL-E. İlkin ideyalar bugünkü standartlara görə sadələşdirilmiş görünsə də, onlar bioloji beynin işlərinin təkrarlanmasının əsasını qoydular. riyazi modellər. Bu neyron şəbəkələrini mümkün edən prinsiplərin tədqiqidir.
1. Təbiətdən İlham:
“Neyron şəbəkəsi” termininin özü beynin əsas funksional bölmələri olan bioloji neyronlardan ilham alır. Bu süni konstruksiyalar təbii beyin funksiyasının bir çox aspektlərini təqlid edən düyünlərdən və ya süni neyronlardan ibarətdir. Biologiya ilə bu əlaqə müasir arxitekturaların yaradılması ilə bağlı dəyərli fikirlər verdi.
2. Riyaziyyat bir vasitə kimi:
Neyron şəbəkələri riyazi modellərdir və bu modelləri təhlil etmək və qiymətləndirmək üçün riyazi texnikanın zəngin resurslarından istifadə etməyə imkan verir. Sadə bir misal, bir ədədi giriş kimi qəbul edən və ona iki əlavə edən funksiyadır, məsələn, f(4) = 6. Bu əsas funksiya olsa da, neyron şəbəkələri daha mürəkkəb əlaqələri təmsil edə bilər.
3. Birmənalı olmayan tapşırıqların idarə edilməsi:
Ənənəvi proqramlaşdırma, girişlər və çıxışlar arasındakı əlaqəni asanlıqla təsvir etmək mümkün olmayan tapşırıqları yerinə yetirərkən qısa olur. Pişik və itlərin şəkillərini kateqoriyalara ayırmaq nümunəsini götürün. Bənzərliklərinə baxmayaraq, insanlar onları asanlıqla ayırd edə bilirlər, lakin bu fərqi alqoritmik şəkildə ifadə etmək mürəkkəbdir.
4. Məlumatlardan Təlim və Öyrənmə:
Neyroşəbəkələrin gücü verilənlərdən öyrənmə qabiliyyətindədir. İki təsvir dəsti (məsələn, pişiklər və itlər) nəzərə alınmaqla, model əlaqələri tapmaq üçün özünü öyrətməklə onları fərqləndirməyi öyrənir. Sınaq və səhvlər və süni neyronlarının tənzimlənməsi yolu ilə onları düzgün təsnif etmək qabiliyyətini təkmilləşdirir.
5. Böyük Modellərin Gücü:
Teorik olaraq, kifayət qədər etiketli verilənlərə malik kifayət qədər böyük neyron şəbəkəsi istənilən mürəkkəb funksiyanı öyrənə bilər. Bununla belə, problemlər tələb olunan hesablama gücündə və düzgün təsnif edilmiş məlumatların mövcudluğundadır. Bu mürəkkəblik kimi böyük modelləri göstərir ChatGPT tam təhlil etmək demək olar ki, mümkün deyil.
6. Xüsusi təlim:
ChatGPTməsələn, iki xüsusi tapşırıq üçün təlim keçmişdir: kontekstdə növbəti sözü proqnozlaşdırmaq və qeyri-hücumedici, lakin faydalı və başa düşülən cavabları təmin etmək. Bu dəqiq təlim məqsədləri onun populyarlaşmasına və geniş istifadəsinə kömək etmişdir.
7. Davam edən Anlaşma Problemi:
Bu irəliləyişlərə baxmayaraq, daxili işləri tam dərk edən böyük, mürəkkəb modelləri aktiv tədqiqat sahəsi olaraq qalır. Onların mürəkkəb proseslərini gizlətmək axtarışı bu sahədə ən yaxşı tədqiqatçılardan bəzilərini məşğul etməkdə davam edir.
FAQ
Özünün “rəqəmsal surəti” ideyası hələ də böyük ölçüdə spekulyativ olsa da, müasir texnologiya bizə rəqəmsal izimizin bir çox elementlərini, məsələn, fotoşəkillər, videolar və yazılar ələ keçirməyə və arxivləşdirməyə imkan verir.
Neyron şəbəkələri öyrədildikləri məlumatlardan öyrənirlər açıqdır və bu məlumatda qərəzlilik və ya qeyri-dəqiqlik ola bilər. Mütəxəssislər şəbəkənin proqnozlarının mümkün qədər dəqiq olmasını təmin etmək üçün yüksək keyfiyyətli məlumatlardan istifadənin və davamlı monitorinqin vacibliyini vurğulayırlar.
Məşhur ədəbiyyat və kino hekayələrinin əksinə olaraq, insan-defined qaydalar və alqoritmlər mövcud AI sistemlərinin necə işlədiyini tənzimləyir. Texnologiyanın hazırkı vəziyyəti “maşın üsyanını” qadağan edir, çünki maşınlarda avtonom iradə və ya istək yoxdur.
Neyron şəbəkələri kimi tanınan süni intellekt alt hissəsi insan beyninin şəbəkələşmiş neyron strukturuna bənzəyərək məlumatları emal edir. Daha geniş şəkildə, AI adətən insan zəkasını tələb edən əməliyyatları həyata keçirə bilən aparat və ya proqram təminatına aiddir.
Neyron şəbəkələri a vasitəsilə öyrənir təlim adlanan prosesdir, burada onlar böyük miqdarda məlumatlarla qidalanır və proqnozlarındakı səhvi minimuma endirmək üçün daxili parametrlərini tənzimləyirlər. Bu təkrarlanan proses riyazi optimallaşdırma üsulları ilə idarə olunur.
Neyron şəbəkələri, xüsusən də dərin öyrənmə modelləri çox vaxt belə adlandırılır "qara qutular" mürəkkəbliyinə görə. Bəzi qərarları şərh etmək üçün üsullar olsa da, neyron şəbəkəsinin qərar vermə prosesinin hər tərəfini izləmək çətin ola bilər.
Neyron şəbəkələrin özləri mahiyyət etibarilə qərəzli deyillər, lakin onlar şəbəkədə mövcud olan qərəzləri əks etdirə bilər təlim məlumatları. O, məsul məlumatların toplanması və emalının vacibliyini vurğulayır.
Bəzi neyron şəbəkələri üçün nəzərdə tutulmuşdur sənət yaratmaq, musiqi və hətta yazı. Bu yaradıcılıqlar yeni və maraqlı ola bilsə də, onların “yaradıcılıq” təşkil edib-etməməsi hələ də fəlsəfi müzakirə mövzusudur.
Bəli, giriş məlumatlarında kiçik dəyişikliklərin yanlış nəticələrlə nəticələnə biləcəyi rəqib nümunələr kimi xüsusi hücumlar neyron şəbəkələrini həssas edə bilər. Bu cür zəifliklərə qarşı müdafiə vasitələrini inkişaf etdirmək üçün mütəxəssislər daim çalışırlar.
Neyron şəbəkələrdə etik mülahizələrə qərəzlilik, şəffaflıq, məxfilik və hesabatlılıqla bağlı məsələlər daxildir. Düzgün təlimatlar, qaydalar və nəzarət çox vacibdir bu narahatlıqları həll edin.
Sarın
Neyron şəbəkələrinin geniş sahəsində anlaşılmazlıqlara və ya yanlış qavramalara səbəb ola biləcək bir çox mürəkkəb detallar var. Ümid edirik ki, bu məsələləri mövzu mütəxəssisləri ilə açıq müzakirə etməklə, mifləri dağıtmaq və oxucularımıza dəqiq məlumat verməkdir. Müasir süni intellekt texnologiyasının əsas komponenti olan neyron şəbəkələri inkişaf etməyə davam edir və onlarla birlikdə bizim anlayışımız da var. Bu maraqlı sahənin gələcəyini idarə etmək üçün açıq ünsiyyət, davamlı öyrənmə və məsuliyyətli tətbiq vacib olacaq.
Daha ətraflı:
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
