10 най-неразбрани въпроса за AI и невронните мрежи през 2023 г

Тъй като областта на AI и невронните мрежи непрекъснато се развива и става все по-сложна, има много недоразумения и въпроси, които хората може да не са склонни да задават. Седнахме с известни експерти по изкуствен интелект, за да обсъдим десет често неразбираеми въпроса относно невронните мрежи в опит да изясним тези проблеми. Това, което казаха, беше следното:

Професионални съвети
1. Вижте тези невероятни 10+ AI генератора на текст към видео които могат да преобразуват текст в увлекателни видеоклипове.
2. Тези полезни подкани са предназначени да предизвикат генератори на изкуство с изкуствен интелект като Midjourney и DALL-E за създаване на визуално зашеметяващи изображения въз основа на текстови описания.
3. Следвайте тези указания, за да изследвате света на нецензурираното изкуство, генерирано от AI, без ограничения.

1. Възможно ли е AI да се влюби?

Невронните мрежи са математически модели вдъхновен от структурата на човешкия мозък. Те се състоят от взаимосвързани възли или „неврони“, които обработват информация. Като се учат от данни, те могат да изпълняват конкретни задачи като генериране на текст, разпознаване на изображения, или дори симулиране на човешки стилове на писане.

Може ли AI да „обича“?

Понятието любов е вътрешно свързано със съзнанието, самосъзнанието, емпатията и набор от други сложни емоционални и когнитивни процеси. Невронните мрежи обаче не притежават тези атрибути.

Например, невронна мрежа може да бъде обучена да генерира текст, който прилича на любовно писмо, ако й бъде даден подходящ контекст и инструкции. Ако му бъде предоставена първата глава от любовна история и бъде помолен да продължи в подобен дух, моделът ще се съобрази. Но го прави въз основа на модели и статистическа вероятност, а не поради някаква емоционална връзка или чувства на обич.

Друг важен аспект, който трябва да имате предвид, е паметта. В основната си форма на невронните мрежи им липсва способността да задържат информация между различните стартирания. Те работят без непрекъснатост или осведоменост за минали взаимодействия, като по същество се връщат към своите „фабрични настройки“ след всяка употреба.

Памет и невронни мрежи

Въпреки че паметта може да бъде изкуствено добавена към невронна мрежа, позволявайки й да препраща към минали „спомени“ или данни, това не напълва модела със съзнание или емоция. Дори и с компонент на паметта, реакцията на невронната мрежа се диктува от математически алгоритми и статистически вероятности, а не от личен опит или настроения.

Идеята за невронна мрежа, която се влюбва, е завладяваща, но измислена идея. Сегашните AI модели, независимо от тяхната сложност и възможности, нямат капацитета да изпитват емоции като любовта.

Генерирането на текст и отговорите, наблюдавани в сложни модели са резултат от математически изчисления и разпознаване на модели, а не истинска обич или емоционална интелигентност.

2. Може ли AI да започне да причинява вреда и в крайна сметка да управлява света?

Днешните невронни мрежи работят без пълни методи за доказване, за да се гарантира, че спазват определени правила. Например, предотвратяването на използването на обиден език от модел е изненадващо предизвикателна задача. Въпреки усилията да се наложат такива ограничения, винаги има начиникоито моделът може да намери, за да ги заобиколи.

Бъдещето на невронните мрежи

Тъй като се движим към по-напреднали невронни мрежи, като хипотетични GPT-10 модели с човешки способности, предизвикателството за контрол става още по-належащо. Ако на тези системи се даде свобода на действие без конкретни задачи или ограничения, действията им могат да станат непредвидими.

Дебатът относно вероятността от негативен сценарий в резултат на тези развития варира в широки граници, като оценките варират от 0.01% до 10%. Въпреки че тези вероятности може да изглеждат ниски, потенциалните последици могат да бъдат катастрофални, включително възможността за човешко изчезване.

Усилия за подравняване и контрол

Продукти като ChatGPT намлява GPT-4 са примери за продължаващи усилия за привеждане в съответствие на намеренията на невронните мрежи с човешките цели. Тези модели са предназначени да следват инструкциите, да поддържат учтиво взаимодействие и да задават разясняващи въпроси. Тези контроли обаче далеч не са съвършени и проблемът с управлението на тези мрежи не е решен дори наполовина.

Предизвикателството да се създадат надеждни механизми за контрол на невронни мрежи е една от най-важните изследователски области в областта на изкуствения интелект днес. Несигурността относно това дали този проблем може да бъде решен и методите, необходими за това, само увеличава спешността на проблема.

сроден: Топ 5 на AI акции, предпочитани от милиардери и фондови мениджъри

3. Рисковано ли е да качвате гласа, външния си вид и стила на текст към говор в AI?

В епоха, в която цифровите технологии напредват бързо, загрижеността за безопасността на личната информация като глас, външен вид и стил на текст нараства. Въпреки че заплахата от кражба на цифрова самоличност е реална, важно е да се разбере контекста и мерките се предприемат за справяне с това предизвикателство.

Цифрова идентичност и невронни мрежи

В невронните мрежи не става въпрос за качване на лични атрибути, а по-скоро за обучение или повторно обучение на модели, за да имитират нечий външен вид, глас или текст. Тези обучени модели наистина могат да бъдат откраднати чрез копиране на скрипта и параметрите, което им позволява да работят на друг компютър.

Потенциалната злоупотреба с тази технология е значителна, тъй като тя достигна ниво, при което deepfake видеоклипове и алгоритмите за клониране на глас могат убедително да възпроизведат индивид. Създаването на такова измамно съдържание може да бъде скъпо и отнема много време, изисквайки хиляди долари и много часове запис. Рискът обаче е осезаем и подчертава необходимостта от надеждни методи за идентификация и потвърждение.

Усилия за гарантиране на сигурността на самоличността

В ход са различни инициативи за справяне с проблема с кражбата на цифрова самоличност. Стартъпи като WorldCoin, в които OpenAIръководителят на Sam Altman е инвестирал, проучват иновативни решения. Концепцията на WorldCoin включва присвояване на уникален ключ на всяка информация за дадено лице, което позволява последваща идентификация. Този метод може да се приложи и към медиите за проверка на автентичността на новините.

Въпреки тези обещаващи разработки, внедряването на такива системи във всички индустрии е сложно и мащабно начинание. Понастоящем тези решения остават на етап прототип и тяхното широко разпространение може да не е осъществимо в рамките на следващото десетилетие.

4. Качване на съзнание в компютри: реалност или научна фантастика?

Идеята за прехвърляне на човешкото съзнание в компютър е очарователна тема за ентусиастите на научната фантастика. Но дали това е нещо, което настоящите технологии или дори бъдещите постижения могат да постигнат? Идеята за вечно живеене чрез a цифров близнак със сигурност пленява въображението, но реалността е много по-сложна.

Имитация, но не дублиране

Със съществуващите технологии, като тези, открити в модели като GPT-4, възможно е да се научи невронна мрежа да имитира нечий стил на общуване, да научи лични шеги и дори да измисля нови в уникален стил и начин на представяне. Това обаче не е синоним на прехвърляне на съзнанието.

Сложността на съзнанието далеч надхвърля стила на общуване и личните странности. Човечеството все още няма конкретно разбиране за това какво е съзнанието, къде се съхранява, как разграничава индивидите и какво точно прави човек уникален.

Потенциални бъдещи възможности

Хипотетичният сценарий на прехвърляне на съзнание ще изисква defiсъзнанието като комбинация от спомени, преживявания и индивидуални характеристики на възприятието. Ако такъв defiТрябва да се приеме, че може да има теоретичен път за симулиране на по-нататъшен живот чрез трансфер на това знание в невронна мрежа.

Тази теория обаче е просто спекулативна и не се основава на настоящите научни разбирания или технологични възможности. Въпросът за съзнанието е една от най-дълбоките и неуловими теми във философията, неврологията и когнитивната наука. Неговата сложност се простира далеч отвъд капацитета на тока изкуствен интелект и технология за невронни мрежи.

сроден: Топ 10 на приложения и сайтове за срещи с изкуствен интелект за 2023 г

5. Вярно ли е, че AI ще отнеме работата на хората?

Автоматизацията чрез AI вероятно ще засегне професиите, където работата включва рутинно изпълнение на инструкции. Примери включват данъчни асистенти-консултанти, които помагат с декларации и клинично изпитване мениджъри на данни чиято работа се върти около попълването на отчети и съгласуването им със стандартите. Потенциалът за автоматизация в тези роли е ясен, като се има предвид, че необходимата информация е лесно достъпна и цената на труда е над средната.

От друга страна, професии като готварство или шофиране на автобус остават сигурни в обозримо бъдеще. Предизвикателството за свързване на невронни мрежи с реалния физически свят, съчетано със съществуващото законодателство и разпоредби, прави автоматизацията в тези области по-сложно начинание.

Промени и възможности

Автоматизацията не предполага непременно пълна подмяна на човешките работници. Често води до оптимизиране на рутинни задачи, което позволява на хората да се съсредоточат върху по-креативни и ангажиращи отговорности.

1. Журналистика: В индустрии като журналистиката, невронните мрежи може скоро да помогнат при изготвянето на статии с набор от тези, оставяйки човешките писатели да правят прецизни корекции.

2. Образование: Може би най-вълнуващата трансформация се крие в образованието. Изследванията показват, че персонализираните подходи подобряване на образователните резултати. С AI можем да си представим персонализирани асистенти за всеки ученик, което драстично повишава качеството на образованието. Ролите на учителите ще се развият към стратегическо планиране и контрол, като се фокусират върху определянето на програми за обучение, тестване на знания и насочване на цялостното обучение.

6. AI и художествени изображения: възпроизвеждане или кражба?

AI учи, като изучава различни форми на изкуство, разпознава различни стилове и се опитва да ги имитира. Процеса е подобно на човешкото обучение, където студентите по изкуство наблюдават, анализират и подражават на произведенията на различни художници.

AI работи на принципа на минимизиране на грешките. Ако модел срещне подобно изображение стотици пъти по време на своето обучение, той може да запомни това изображение като част от стратегията си за обучение. Това не означава, че мрежата съхранява изображението, а по-скоро го разпознава по начин, подобен на човешката памет.

Практически пример

Помислете за студент по изкуства, който рисува две картини всеки ден: едната е уникална, а другата е репродукция на Мона Лиза. След многократно рисуване на Мона Лиза ученикът ще може да я възпроизведе със значителна точност, но не точно. Тази научена способност за пресъздаване не се равнява на кражба на оригиналното произведение.

Невронните мрежи функционират по сравним начин. Те се учат от всички изображения, които срещат по време на обучението, като някои изображения са по-често срещани и по този начин се възпроизвеждат по-точно. Това включва не само известни картини, но и всяко изображение в обучителната извадка. Въпреки че има методи за премахване на дубликати, те не са безупречни и изследванията показват, че определени изображения могат да се появяват стотици пъти по време на обучение.

сроден: 5 съвета как да преминете автобиографията си към инструментите за скрининг с изкуствен интелект

7. Мога ли да използвам GPT-4 вместо Google Searches?

Според вътрешни оценки на OpenAI, настоящият водещ модел, GPT-4, отговаря правилно около 70-80% от времето, в зависимост от темата. Въпреки че това може да изглежда недостатъчно за идеалната 100% точност, това е значително подобрение в сравнение с предишното поколение модели въз основа на GPT-3.5 архитектура, която имаше процент на точност от 40-50%. Това значително увеличение на ефективността беше постигнато в рамките на 6-8 месеца изследване.

Контекстът има значение

Цифрите, споменати по-горе, се отнасят до въпроси, зададени без конкретен контекст или придружаваща информация. Когато е предоставен контекст, като например a Wikiпедиа страница, точността на модела се доближава до 100%, коригирана за коректността на източника.

Разграничението между контекстно-свободни и контекстно-богати въпроси е от решаващо значение. Например, въпрос за рождената дата на Айнщайн без никаква придружаваща информация разчита единствено на вътрешните познания на модела. Но с конкретен източник или контекст моделът може да осигури по-точен отговор.

Търсения в Google GPT-4

Интересно развитие в тази област е интегриране на интернет търсения в рамките GPT-4 себе си. Това позволява на потребителите да делегират част от търсенето в интернет на GPT-4, което потенциално намалява необходимостта от ръчно Google информация. Тази функция обаче изисква платен абонамент.

Поглед напред

OpenAI Главният изпълнителен директор Сам Алтман очаква, че надеждността на фактическата информация в рамките на модела ще продължи да се подобрява, с прогнозирана времева линия от 1.5-2 години за допълнително усъвършенстване на този аспект.

8. Може ли AI да бъде креативен?

За някои, креативността е присъща способност, нещо, което всички хора притежават в различна степен. Други може да твърдят, че креативността е научено умение или че е ограничено до конкретни професии или дейности. Дори сред хората има различия в творческа способност. Следователно, сравняването на човешката креативност с тази на невронна мрежа изисква внимателно обмисляне на това какво наистина включва креативността.

Невронни мрежи и артистичност

Последните разработки позволиха на невронните мрежи да създават изкуство и поезия. Някои модели са произвели творби, които могат да достигнат до финалите на аматьорски конкурси. Това обаче не се случва последователно; успехът може да е спорадичен, може би един от сто опита.

Дебатът

Горната информация предизвика бурни дебати. Мненията за това дали невронните мрежи могат да се считат за креативни варират значително. Някои твърдят, че способността да се създаде стихотворение или картина, дори и само понякога успешна, представлява форма на творчество. Други твърдо вярват, че креативността е изключително човешка характеристика, обвързана с емоция, намерение и съзнание.

Субективният характер на творчеството добавя допълнителна сложност към дискусията. Дори сред хората разбирането и оценяването на творчеството може да се различава значително.

Практическите последици

Отвъд философския дебат има практически последици, които трябва да бъдат разгледани. Ако невронните мрежи наистина могат да бъдат креативни, какво означава това за индустриите, разчитащи на креативна продукция? Могат ли машините да увеличат или дори да заменят човешката креативност в определени области? Тези въпроси не са само теоретични, но имат реално значение.

сроден: Топ 5 AI Photo Mixers през 2023 г.: Смесете две изображения онлайн

9. Може ли AI наистина да мисли?

За да проучим дали невронните мрежи могат да мислят, първо трябва да разберем какво представлява една мисъл. Например, ако разгледаме процеса на разбиране как да използваме ключ за отваряне на врата като мисловен процес, тогава някои може да твърдят, че невронните мрежи са способен на подобно разсъждение. Те могат да корелират състоянията и желаните резултати. Други може да оспорят това, отбелязвайки, че невронните мрежи разчитат на многократно излагане на данни, подобно на хората, които се учат чрез многократно наблюдение.

Иновации и общи мисли

Дебатът става по-сложен, когато се разглеждат иновативни мисли или идеи, които не се изразяват често. Една невронна мрежа може да генерира нова идея веднъж на милион опита, но квалифицира ли се това като мисъл? Как това се различава от произволното генериране? Ако хората също понякога произвеждат погрешни или неефективни мисли, къде е границата между човешкото и машинното мислене?

Вероятност и генериране на идеи

Концепцията за вероятността добавя още един слой сложност. Една невронна мрежа може да произведе милиони различни отговори и сред тях може да има няколко иновативни или смислени. Дали определено съотношение между смислени и безсмислени мисли утвърждава способността за мислене?

Развиващото се разбиране на AI

Исторически, тъй като машините са били разработени за решаване на сложни проблеми, като напр преминаване на теста на Тюринг, гредите за defiнишката интелигентност се е променила. Това, което преди 80 години се смяташе за чудодейно, сега е обичайна технология и defiразбирането за това какво представлява ИИ непрекъснато се развива.

10. Как би могъл ChatGPT да бъде направено изобщо? И Midjourney или DALL-E?

Невронните мрежи, идея, възникнала в средата на 20-ти век, станаха централни за функционирането на модели като ChatGPT и DALL-E. Въпреки че ранните идеи може да изглеждат опростени според днешните стандарти, те поставиха основата за разбиране как да възпроизведем работата на биологичния мозък чрез математически модели. Ето едно изследване на принципите, които правят тези невронни мрежи възможни.

1. Вдъхновение от природата:

Самият термин „невронна мрежа“ черпи вдъхновение от биологичните неврони, основните функционални единици на мозъка. Тези изкуствени конструкции включват възли или изкуствени неврони, имитиращи много аспекти на естествената мозъчна функция. Тази връзка с биологията е предоставила ценна представа за създаването на модерни архитектури.

2. Математиката като инструмент:

Невронните мрежи са математически модели, които ни позволяват да използваме богатите ресурси от математически техники, за да анализираме и оценяваме тези модели. Прост пример е функция, която приема число като вход и добавя две към него, като f(4) = 6. Въпреки че това е основна функция, невронните мрежи могат да представят много по-сложни връзки.

3. Работа с двусмислени задачи:

Традиционното програмиране е недостатъчно, когато се занимава със задачи, при които връзката между входове и изходи не е лесно да се опише. Вземете пример с категоризирането на снимки на котки и кучета. Въпреки приликите им, хората могат лесно да ги разграничат, но алгоритмичното изразяване на това разграничение е сложно.

4. Обучение и учене от данни:

Силата на невронните мрежи е в способността им да се учат от данни. Дадени са два комплекта изображения (напр. котки и кучета), моделът се научава да ги разграничава, като се обучава да намира връзки. Чрез опити и грешки и коригиране на своите изкуствени неврони, той усъвършенства способността си да ги класифицира правилно.

5. Силата на големите модели:

Теоретично, достатъчно голяма невронна мрежа с достатъчно етикетирани данни може да научи всяка сложна функция. Предизвикателствата обаче са в необходимата изчислителна мощност и наличието на правилно класифицирани данни. Тази сложност прави големите модели като ChatGPT почти невъзможно да се анализира напълно.

6. Специализирано обучение:

ChatGPT, например, беше обучен за две специфични задачи: предвиждане на следващата дума в контекст и осигуряване на необидни, но полезни и разбираеми отговори. Тези точни цели на обучението са допринесли за популярността и широкото му използване.

7. Продължаващото предизвикателство на разбирането:

Въпреки този напредък, пълното разбиране на вътрешната работа на големи, сложни модели остава област на активно изследване. Стремежът да се демистифицират техните сложни процеси продължава да занимава някои от най-добрите изследователи в тази област.

Въпроси и Отговори

Въпреки че идеята за „дигитално копие“ на себе си все още е до голяма степен спекулативна, съвременната технология ни позволява да улавяме и архивираме много елементи от нашия цифров отпечатък, като снимки, видеоклипове и писания.

Невронните мрежи се учат от данните, които са обучени и тези данни могат да съдържат пристрастия или неточности. Експертите подчертават важността на използването на висококачествени данни и непрекъснат мониторинг, за да се гарантира, че прогнозите на мрежата са възможно най-точни.

Противно на популярната литература и филмови разкази, човешкитеdefiНед правила и алгоритми управляват как функционират настоящите AI системи. Сегашното състояние на технологиите забранява „въстанието на машините“, тъй като машините нямат автономна воля или желание.

Подгрупа от AI, известна като невронни мрежи, обработва информация, като наподобява мрежовата невронна структура на човешкия мозък. В по-широк смисъл AI се отнася до хардуер или софтуер, който е способен да извършва операции, които обикновено изискват човешки интелект.

Невронните мрежи се учат чрез a процес, наречен обучение, където им се подават големи количества данни и се коригират вътрешните им параметри, за да се сведе до минимум грешката в техните прогнози. Този итеративен процес се ръководи от техники за математическа оптимизация.

Невронните мрежи, особено моделите за дълбоко обучение, често се наричат "черни кутии" поради тяхната сложност. Въпреки че има методи за тълкуване на някои решения, може да бъде предизвикателство да се проследи всеки аспект от процеса на вземане на решения в невронната мрежа.

Самите невронни мрежи по своята същност не са предубедени, но могат да отразяват пристрастия, присъстващи в данни за обучение. Той подчертава значението на отговорното събиране и обработка на данни.

Някои невронни мрежи са проектирани да генерира изкуство, музика и дори писане. Въпреки че тези творения могат да бъдат нови и интригуващи, дали те представляват „творчество“ все още е предмет на философски дебат.

Да, специфични атаки като състезателни примери, при които малки промени във входните данни могат да доведат до неправилни резултати, могат да направят невронните мрежи уязвими. За да разработят защити срещу този вид уязвимости, експертите работят непрекъснато.

Етичните съображения в невронните мрежи включват проблеми, свързани с пристрастия, прозрачност, поверителност и отчетност. Подходящите насоки, разпоредби и надзор са жизненоважни за адресирайте тези опасения.

Увийте го

Има много сложни подробности в огромното поле на невронните мрежи, които могат да причинят недоразумения или погрешни възприятия. Надяваме се да разсеем митовете и да дадем на нашите читатели точна информация, като открито обсъждаме тези въпроси със специалисти по темата. Ключов компонент на съвременната AI технология, невронните мрежи продължават да се развиват, а заедно с тях и нашето разбиране. За да се ориентирате в бъдещето на тази завладяваща област, отворената комуникация, непрекъснатото обучение и отговорното прилагане ще бъдат от съществено значение.

Чети повече:

• 10 важни бизнес и житейски урока от OpenAI Изпълнителен директор Сам Алтман
• Еволюцията на чатботовете от T9-Era и GPT-1 да се ChatGPT
• Crypto Conference LA идва в конгресния център на Анахайм
• Какви са предимствата и недостатъците на изкуствения интелект при писане?
• Text-to-3D: Google разработи невронна мрежа, която генерира 3D модели от текстови описания