Les 10 preguntes més mal enteses sobre la IA i les xarxes neuronals el 2023
Com que el camp de la IA i les xarxes neuronals està en constant evolució i es fa més complex, hi ha molts malentesos i preguntes que la gent pot ser reticent a fer. Ens vam reunir amb coneguts experts en IA per discutir deu preguntes freqüents sobre les xarxes neuronals per aclarir aquests problemes. El que van dir va ser el següent:
| Consells Pro |
|---|
| 1. Fes una ullada a aquests sorprenents Més de 10 generadors d'IA de text a vídeo que pot convertir text en vídeos atractius. |
| 2. Aquestes indicacions útils estan dissenyades per desafiar els generadors d'art d'IA com Midjourney i DALL-E per crear imatges visualment impressionants basades en descripcions de text. |
| 3. Seguiu aquestes directrius per explorar el món de l'art generat per IA sense censura sense restriccions. |
- 1. És possible que la IA s'enamori?
- 2. La IA pot començar a causar dany i, finalment, governar el món?
- 3. És arriscat penjar la teva veu, l'aparença i l'estil de text a veu a l'IA?
- 4. Pujar la consciència als ordinadors: realitat o ciència ficció?
- 5. És cert que la intel·ligència artificial traurà feina a la gent?
- 6. IA i imatges artístiques: reproducció o robatori?
- 7. Puc utilitzar GPT-4 en lloc de les cerques de Google?
- 8. La IA pot ser creativa?
- 9. La IA pot pensar realment?
- 10. Com podria ChatGPT es farà del tot? I Midjourney o DALL-E?
1. És possible que la IA s'enamori?
Les xarxes neuronals ho són models matemàtics inspirat en l'estructura del cervell humà. Consten de nodes interconnectats o "neurones" que processen la informació. Aprenent de les dades, poden realitzar tasques específiques com ara la generació de text, reconeixement d’imatges, o fins i tot simulant estils d'escriptura semblants als humans.
La IA pot "amor"?
El concepte d'amor està intrínsecament lligat a la consciència, l'autoconsciència, l'empatia i una sèrie d'altres processos emocionals i cognitius complexos. Les xarxes neuronals, però, no posseeixen aquests atributs.
Per exemple, es pot entrenar una xarxa neuronal per generar text que s'assembla a una carta d'amor si se'ls dóna el context i les instruccions adequats. Si s'ofereix el primer capítol d'una història d'amor i se li demana que continuï en una línia semblant, el model ho complirà. Però ho fa basant-se en patrons i probabilitats estadístiques, no per cap connexió emocional o sentiments d'afecte.
Un altre aspecte crític a tenir en compte és la memòria. En la seva forma bàsica, les xarxes neuronals no tenen la capacitat de retenir informació entre diferents llançaments. Funcionen sense continuïtat ni consciència de les interaccions passades, essencialment tornant a la seva "configuració de fàbrica" després de cada ús.
Memòria i xarxes neuronals
Tot i que la memòria es pot afegir artificialment a una xarxa neuronal, cosa que li permet fer referència a "memòries" o dades del passat, això no impregna el model de consciència o emoció. Fins i tot amb un component de memòria, la resposta de la xarxa neuronal està dictada per algorismes matemàtics i probabilitats estadístiques, no per experiència o sentiment personal.
La noció d'una xarxa neuronal que s'enamora és una idea captivadora però fictícia. Els models actuals d'IA, independentment de la seva complexitat i capacitat, no tenen la capacitat d'experimentar emocions com l'amor.
La generació de text i les respostes observades en sofisticats models són el resultat de càlculs matemàtics i reconeixement de patrons, no un afecte genuí o intel·ligència emocional.
2. La IA pot començar a causar dany i, finalment, governar el món?
Les xarxes neuronals actuals funcionen sense mètodes de prova completa per garantir que compleixen normes específiques. Per exemple, evitar que un model utilitzi un llenguatge ofensiu és una tasca sorprenentment difícil. Malgrat els esforços per establir aquestes restriccions, sempre hi ha maneras que el model podria trobar per evitar-los.
El futur de les xarxes neuronals
A mesura que avancem cap a xarxes neuronals més avançades, com les hipotètiques GPT-10 amb habilitats semblants a les humanes, el repte del control es fa encara més urgent. Si aquests sistemes tinguessin via lliure sense tasques ni restriccions específiques, les seves accions podrien arribar a ser imprevisibles.
El debat sobre la probabilitat d'un escenari negatiu com a resultat d'aquests esdeveniments varia molt, amb estimacions que oscil·len entre el 0.01% i el 10%. Tot i que aquestes probabilitats poden semblar baixes, les possibles conseqüències podrien ser catastròfiques, inclosa la possibilitat de extinció humana.
Esforços d'alineació i control
Productes com ChatGPT i GPT-4 són exemples d'esforços en curs per alinear les intencions de les xarxes neuronals amb els objectius humans. Aquests models estan dissenyats per seguir instruccions, mantenir una interacció educada i fer preguntes clarificadores. No obstant això, aquests controls estan lluny de ser perfectes, i el problema de la gestió d'aquestes xarxes no està ni tan sols resolt a mig camí.
El repte de crear mecanismes de control infal·libles per a xarxes neuronals és una de les àrees de recerca més vitals en l'àmbit de la intel·ligència artificial actual. La incertesa sobre si aquest problema es pot resoldre i els mètodes necessaris per fer-ho només augmenta la urgència del problema.
3. És arriscat penjar la teva veu, l'aparença i l'estil de text a veu a l'IA?
En una època en què les tecnologies digitals estan avançant ràpidament, creixen les preocupacions sobre la seguretat de la informació personal, com ara la veu, l'aparença i l'estil de text. Tot i que l'amenaça del robatori d'identitat digital és real, és essencial entendre'l el context i les mesures que es pren per afrontar aquest repte.
Identitat digital i xarxes neuronals
A les xarxes neuronals, no es tracta de pujar atributs personals, sinó d'entrenar o reentrenar models per imitar l'aparença, la veu o el text d'un mateix. De fet, aquests models entrenats es poden robar copiant l'script i els paràmetres, cosa que els permet executar-se en un altre ordinador.
El potencial mal ús d'aquesta tecnologia és important, ja que ha arribat a un nivell en què vídeos deepfake i els algorismes de clonació de veu poden replicar de manera convincent un individu. La creació d'aquest contingut enganyós pot ser costosa i requereix molt de temps, i requereix milers de dòlars i nombroses hores de gravació. Tanmateix, el risc és tangible i posa l'accent en la necessitat de mètodes d'identificació i confirmació fiables.
Esforços per garantir la seguretat de la identitat
S'estan duent a terme diverses iniciatives per abordar el problema del robatori d'identitat digital. Startups com WorldCoin, en què OpenAIEl cap de Sam Altman ha invertit, estan explorant solucions innovadores. El concepte de WorldCoin consisteix a assignar una clau única a cada informació sobre una persona, que permeti la identificació posterior. Aquest mètode també es podria aplicar als mitjans de comunicació de masses per verificar l'autenticitat de les notícies.
Malgrat aquests desenvolupaments prometedors, la implementació d'aquests sistemes a totes les indústries és un esforç complex i a gran escala. Actualment, aquestes solucions es mantenen en l'etapa de prototip, i la seva adopció generalitzada pot no ser factible dins del la propera dècada.
4. Carregant la consciència als ordinadors: realitat o ciència ficció?
La idea de transferir la consciència humana a un ordinador ha estat un tema fascinant per als entusiastes de la ciència ficció. Però és una cosa que la tecnologia actual o fins i tot els avenços futurs podrien aconseguir? La noció de viure per sempre a través d'a bessó digital sens dubte capta la imaginació, però la realitat és molt més complexa.
Imitació però no duplicació
Amb les tecnologies existents, com les que es troben a models com GPT-4, és possible ensenyar a una xarxa neuronal a imitar el propi estil de comunicació, aprendre acudits personals i fins i tot inventar-ne de nous amb un estil i una forma de presentació únics. Això, però, no és sinònim de transferir la pròpia consciència.
La complexitat de la consciència va molt més enllà de l'estil de comunicació i les peculiaritats personals. La humanitat encara no té una comprensió concreta de què és la consciència, on s'emmagatzema, com diferencia els individus i què fa que una persona sigui única.
Possibilitats futures potencials
L'escenari hipotètic de transferir la consciència requeriria defila consciència com una combinació de records, experiències i característiques individuals de la percepció. Si tal defiSi s'havia d'acceptar la idea, podria haver-hi una via teòrica per simular més vida mitjançant la transferència d'aquest coneixement a una xarxa neuronal.
Tanmateix, aquesta teoria és merament especulativa i no es basa en la comprensió científica o les capacitats tecnològiques actuals. La qüestió de la consciència és un dels temes més profunds i esquitius de la filosofia, la neurociència i la ciència cognitiva. La seva complexitat s'estén molt més enllà de la capacitat del corrent intel·ligència artificial i tecnologia de xarxes neuronals.
5. És cert que la intel·ligència artificial traurà feina a la gent?
L'automatització mitjançant IA probablement afectarà les professions on el treball impliqui l'execució rutinària d'instruccions. Alguns exemples inclouen els assistents fiscals-consultors que ajuden amb declaracions i assaigs clínics gestors de dades la tasca del qual gira entorn d'omplir informes i conciliar-los amb els estàndards. El potencial d'automatització en aquests rols és evident, atès que la informació necessària està disponible fàcilment i el cost de la mà d'obra és superior a la mitjana.
D'altra banda, professions com la cuina o la conducció d'autobús segueixen sent segures per al futur previsible. El repte de connectar les xarxes neuronals al món físic real, combinat amb la legislació i les normatives existents, fa que l'automatització en aquests camps sigui un esforç més complex.
Canvis i oportunitats
L'automatització no implica necessàriament una substitució total dels treballadors humans. Sovint condueix a l'optimització de les tasques rutinàries, permetent a la gent centrar-se en responsabilitats més creatives i atractives.
1. Periodisme: En indústries com el periodisme, les xarxes neuronals poden ajudar aviat a redactar articles amb un conjunt de tesis, deixant que els escriptors humans facin ajustaments precisos.
2. Educació: Potser la transformació més emocionant rau en l'educació. La investigació indica que els enfocaments personalitzats millorar els resultats educatius. Amb la IA, podem imaginar assistents personalitzats per a cada estudiant, millorant dràsticament la qualitat de l'educació. Les funcions dels professors evolucionaran cap a la planificació estratègica i el control, centrant-se a determinar programes d'estudi, provar coneixements i guiar l'aprenentatge global.
6. IA i imatges artístiques: reproducció o robatori?
La IA aprèn estudiant diverses formes d'art, reconeixent diferents estils i intentant imitar-les. El procés de s'assembla a l'aprenentatge humà, on els estudiants d'art observen, analitzen i emulen les obres de diferents artistes.
La IA funciona segons el principi de minimització d'errors. Si un model troba una imatge similar centenars de vegades durant el seu entrenament, pot memoritzar aquesta imatge com a part de la seva estratègia d'aprenentatge. Això no vol dir que la xarxa emmagatzemi la imatge, sinó que la reconeix d'una manera semblant a la memòria humana.
Un exemple pràctic
Penseu en un estudiant d'art que dibuixa dos dibuixos cada dia: un únic i l'altre una reproducció de la Mona Lisa. Després de dibuixar repetidament la Mona Lisa, l'alumne podrà reproduir-la amb una precisió considerable, però no exactament. Aquesta habilitat apresa per recrear no equival al robatori de l'obra original.
Les xarxes neuronals funcionen de manera comparable. Aprenen de totes les imatges que troben durant l'entrenament, amb algunes imatges més comunes i, per tant, reproduïdes amb més precisió. Això inclou no només pintures famoses, sinó qualsevol imatge de la mostra de formació. Tot i que hi ha mètodes per eliminar els duplicats, no són impecables, i la investigació ha demostrat que certes imatges poden aparèixer centenars de vegades durant l'entrenament.
7. Puc utilitzar-lo? GPT-4 en lloc de les cerques de Google?
Segons estimacions internes de OpenAI, el model líder actual, GPT-4, respon correctament un 70-80% del temps, segons el tema. Tot i que això pot semblar inferior al 100% de precisió ideal, marca un significatiu millora respecte a la generació anterior de models sobre la base de la GPT-3.5, que tenia una taxa de precisió del 40-50%. Aquest augment considerable del rendiment es va aconseguir en 6-8 mesos de recerca.
El context importa
Les xifres esmentades anteriorment es refereixen a preguntes fetes sense context específic ni informació que l'acompanyi. Quan es proporciona context, com ara a Wikipàgina pedià, la precisió del model s'aproxima al 100%, ajustada per la correcció de la font.
La distinció entre preguntes sense context i riques en context és crucial. Per exemple, una pregunta sobre la data de naixement d'Einstein sense cap informació que l'acompanyi es basa únicament en el coneixement intern del model. Però amb una font o context específics, el model pot proporcionar una resposta més precisa.
Cerques de Google dins GPT-4
Un desenvolupament interessant en aquest camp és el integració de les cerques a Internet dins GPT-4 mateix. Això permet als usuaris delegar part de la cerca a Internet GPT-4, reduint potencialment la necessitat d'utilitzar manualment la informació de Google. Aquesta funció, però, requereix una subscripció de pagament.
mirant cap al futur
OpenAI El CEO Sam Altman preveu que la fiabilitat de la informació factual dins del model seguirà millorant, amb un calendari previst d'1.5-2 anys per refinar encara més aquest aspecte.
8. La IA pot ser creativa?
Per a alguns, la creativitat és una habilitat inherent, quelcom que tots els humans posseeixen en diferents graus. Altres podrien argumentar que la creativitat és una habilitat apresa o que es limita a professions o activitats específiques. Fins i tot entre els humans, hi ha disparitats capacitat creativa. Per tant, comparar la creativitat humana amb la d'una xarxa neuronal requereix una consideració acurada del que realment implica la creativitat.
Xarxes neuronals i art
Els desenvolupaments recents han permès que les xarxes neuronals creïn art i poesia. Alguns models han produït obres que podrien arribar a la final de competicions d'aficionats. Tanmateix, això no passa de manera coherent; L'èxit pot ser esporàdic, potser un de cada cent intents.
El Debat
La informació anterior ha estimulat intensos debats. Les opinions sobre si les xarxes neuronals es poden considerar creatives varien molt. Alguns argumenten que la capacitat de crear un poema o una pintura, encara que només de tant en tant tingui èxit, constitueix una forma de creativitat. Altres creuen fermament que la creativitat és exclusivament una característica humana, lligada per l'emoció, la intenció i la consciència.
La naturalesa subjectiva de la creativitat afegeix més complexitat a la discussió. Fins i tot entre les persones, la comprensió i l'apreciació de la creativitat poden ser molt diferents.
Les implicacions pràctiques
Més enllà del debat filosòfic, hi ha implicacions pràctiques a considerar. Si les xarxes neuronals poden ser creatives, què significa això per a les indústries que depenen de la producció creativa? Les màquines podrien augmentar o fins i tot substituir la creativitat humana en determinats camps? Aquestes preguntes no són merament teòriques, sinó que tenen un significat real.
9. La IA pot pensar realment?
Per explorar si les xarxes neuronals poden pensar, primer hem d'entendre què constitueix un pensament. Per exemple, si considerem el procés d'entendre com utilitzar una clau per obrir una porta com un procés de pensament, llavors alguns podrien argumentar que les xarxes neuronals són capaç de raonament semblant. Poden correlacionar estats i resultats desitjats. Altres podrien desafiar-ho, assenyalant que les xarxes neuronals es basen en l'exposició repetida a dades, de la mateixa manera que els humans aprenen mitjançant l'observació repetida.
Innovació i pensaments comuns
El debat es torna més complicat quan es consideren pensaments innovadors o idees que no s'expressen habitualment. Una xarxa neuronal pot generar una idea nova una vegada en un milió d'intents, però això es qualifica de pensament? En què difereix això de la generació aleatòria? Si els humans també produeixen ocasionalment pensaments erronis o ineficaços, on es marca la línia entre el pensament humà i el de la màquina?
Probabilitat i generació d'idees
El concepte de probabilitat afegeix una altra capa de complexitat. Una xarxa neuronal pot produir milions de respostes diferents i, entre elles, n'hi pot haver algunes d'innovadores o significatives. Una certa proporció de pensaments significatius i sense sentit valida la capacitat de pensar?
L'evolució de la comprensió de la IA
Històricament, ja que les màquines s'han desenvolupat per resoldre problemes complexos, com ara superant la prova de Turing, els pals de la porteria defila intel·ligència ning ha canviat. El que fa 80 anys es considerava miraculós ara és tecnologia comuna, i la defiLa idea del que constitueix la IA evoluciona contínuament.
10. Com podria ChatGPT es farà del tot? I Midjourney o DALL-E?
Les xarxes neuronals, una idea que va sorgir a mitjans del segle XX, s'han convertit en centrals per al funcionament de models com ara ChatGPT i DALL-E. Tot i que les primeres idees poden semblar simplificades per als estàndards actuals, van establir les bases per entendre com replicar el funcionament d'un cervell biològic mitjançant models matemàtics. Aquí teniu una exploració dels principis que fan possibles aquestes xarxes neuronals.
1. Inspiració de la natura:
El terme "xarxa neuronal" en si s'inspira en les neurones biològiques, les unitats funcionals bàsiques del cervell. Aquestes construccions artificials comprenen nodes, o neurones artificials, que imiten molts aspectes de la funció cerebral natural. Aquesta connexió amb la biologia ha proporcionat coneixements valuosos sobre la creació d'arquitectures modernes.
2. Les matemàtiques com a eina:
Les xarxes neuronals són models matemàtics, que ens permeten aprofitar els rics recursos de les tècniques matemàtiques per analitzar i avaluar aquests models. Un exemple senzill és una funció que pren un nombre com a entrada i li afegeix dos, com f(4) = 6. Tot i que aquesta és una funció bàsica, les xarxes neuronals poden representar relacions molt més complexes.
3. Gestió de tasques ambigües:
La programació tradicional es queda curta quan es tracta de tasques on la relació entre entrades i sortides no és fàcil de descriure. Preneu l'exemple de classificar fotos de gats i gossos. Malgrat les seves similituds, els humans poden distingir-los fàcilment, però expressar aquesta distinció algorítmicament és complex.
4. Formació i aprenentatge de les dades:
La força de les xarxes neuronals rau en la seva capacitat per aprendre de les dades. Donats dos conjunts d'imatges (p. ex., gats i gossos), el model aprèn a diferenciar-les entrenant-se per trobar connexions. Mitjançant assaig i error, i l'ajust de les seves neurones artificials, perfecciona la seva capacitat per classificar-les correctament.
5. El poder dels grans models:
Teòricament, una xarxa neuronal prou gran amb suficients dades etiquetades pot aprendre qualsevol funció complexa. Tanmateix, els reptes estan en la potència de càlcul requerida i la disponibilitat de dades classificades correctament. Aquesta complexitat fa que els models grans com ChatGPT gairebé impossible d'analitzar completament.
6. Formació especialitzada:
ChatGPT, per exemple, es va entrenar per a dues tasques específiques: predir la paraula següent en un context i garantir respostes no ofensives però útils i entenedores. Aquests objectius d'entrenament precisos han contribuït a la seva popularitat i ús generalitzat.
7. El repte permanent de la comprensió:
Malgrat aquests avenços, entenent plenament el funcionament intern de grans i complexos models segueix sent una àrea de recerca activa. La recerca per desmitificar els seus complexos processos continua ocupant alguns dels millors investigadors del camp.
Preguntes freqüents
Tot i que la idea d'una "còpia digital" d'un mateix encara és en gran mesura especulativa, la tecnologia moderna ens permet capturar i arxivar molts elements de la nostra petjada digital, com ara fotos, vídeos i escrits.
Les xarxes neuronals aprenen de les dades que s'entrenen activat, i aquestes dades poden contenir biaixos o imprecisions. Els experts destaquen la importància d'utilitzar dades d'alta qualitat i un seguiment continu per garantir que les prediccions de la xarxa siguin el més precises possible.
Contràriament a la literatura popular i les narracions cinematogràfiques, els humansdefiLes regles i els algorismes necessaris regeixen el funcionament dels sistemes d'IA actuals. L'estat actual de la tecnologia prohibeix un "aixecament de màquines" perquè les màquines no tenen voluntat o desig autònoms.
Un subconjunt d'IA conegut com a xarxes neuronals processa la informació semblant-se a l'estructura de neurones en xarxa del cervell humà. De manera més àmplia, la IA es refereix al maquinari o programari capaç de dur a terme operacions que normalment requereixen intel·ligència humana.
Les xarxes neuronals aprenen mitjançant a procés anomenat formació, on s'alimenten grans quantitats de dades i ajusten els seus paràmetres interns per minimitzar l'error en les seves prediccions. Aquest procés iteratiu està guiat per tècniques d'optimització matemàtica.
Les xarxes neuronals, especialment els models d'aprenentatge profund, sovint s'anomenen "caixes negres" per la seva complexitat. Tot i que hi ha mètodes per interpretar algunes decisions, pot ser un repte rastrejar tots els aspectes del procés de presa de decisions d'una xarxa neuronal.
Les xarxes neuronals en si no estan esbiaixades de manera inherent, però poden reflectir biaixos presents en el dades de formació. Subratlla la importància de la recollida i el tractament de dades responsables.
Algunes xarxes neuronals han estat dissenyades per generar art, música i fins i tot escriptura. Tot i que aquestes creacions poden ser noves i intrigants, si constitueixen "creativitat" encara és un tema de debat filosòfic.
Sí, atacs específics com exemples adversaris, on els canvis menors a les dades d'entrada poden donar lloc a sortides incorrectes, poden fer que les xarxes neuronals siguin vulnerables. Per desenvolupar defenses contra aquest tipus de vulnerabilitats, els experts treballen constantment.
Les consideracions ètiques a les xarxes neuronals inclouen qüestions relacionades amb el biaix, la transparència, la privadesa i la responsabilitat. Les directrius, les regulacions i la supervisió adequades són vitals abordar aquestes preocupacions.
Embolicar
Hi ha molts detalls complexos en el vast camp de les xarxes neuronals que poden provocar malentesos o percepcions errònies. Esperem dissipar mites i oferir als nostres lectors informació precisa discutint obertament aquests problemes amb especialistes en la matèria. Un component clau de la tecnologia d'IA contemporània, les xarxes neuronals continuen avançant i, juntament amb elles, la nostra comprensió. Per navegar pel futur d'aquest camp fascinant, serà essencial la comunicació oberta, l'aprenentatge continu i la implementació responsable.
Llegir més:
renúncia
En línia amb la Directrius del projecte Trust, si us plau, tingueu en compte que la informació proporcionada en aquesta pàgina no pretén ni s'ha d'interpretar com a assessorament legal, fiscal, d'inversió, financer o de cap altra forma. És important invertir només el que et pots permetre perdre i buscar assessorament financer independent si tens dubtes. Per obtenir més informació, us suggerim que feu referència als termes i condicions, així com a les pàgines d'ajuda i assistència proporcionades per l'emissor o l'anunciant. MetaversePost es compromet a fer informes precisos i imparcials, però les condicions del mercat estan subjectes a canvis sense previ avís.
About The Autor
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
més articles
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
