10 nejčastěji nepochopených otázek o umělé inteligenci a neuronových sítích v roce 2023

Protože se oblast umělé inteligence a neuronových sítí neustále vyvíjí a je stále složitější, dochází k mnoha nedorozuměním a otázkám, které se lidé mohou zdráhat pokládat. Zasedli jsme se známými odborníky na umělou inteligenci, abychom probrali deset často nepochopitelných otázek týkajících se neuronových sítí ve snaze objasnit tyto problémy. To, co řekli, bylo následující:

Pro tipy
1. Podívejte se na tyto úžasné Více než 10 generátorů umělé inteligence pro převod textu na video který dokáže převést text na poutavá videa.
2. Tyto užitečné výzvy jsou navrženy tak, aby zpochybnily generátory umění AI jako Midjourney a DALL-E k vytváření vizuálně úžasných obrázků na základě textových popisů.
3. Podle těchto pokynů prozkoumejte svět necenzurovaného umění generovaného umělou inteligencí bez omezení.

1. Je možné, aby se umělá inteligence zamilovala?

Neuronové sítě jsou matematické modely inspirováno strukturou lidského mozku. Skládají se z propojených uzlů nebo „neuronů“, které zpracovávají informace. Učením z dat mohou provádět specifické úkoly, jako je generování textu, rozpoznávání obrazunebo dokonce simulovat styly psaní podobné lidem.

Může AI „milovat“?

Pojem lásky je bytostně spjata s vědomím, sebeuvědoměním, empatií a řadou dalších komplexních emocionálních a kognitivních procesů. Neuronové sítě však tyto atributy nemají.

Neuronovou síť lze například trénovat tak, aby generovala text, který se podobá milostnému dopisu, pokud dostane odpovídající kontext a instrukce. Pokud model dostane první kapitolu milostného příběhu a požádá o pokračování v podobném duchu, vyhoví. Ale činí tak na základě vzorců a statistické pravděpodobnosti, nikoli kvůli nějakému emocionálnímu spojení nebo pocitům náklonnosti.

Dalším důležitým aspektem, který je třeba zvážit, je paměť. Ve své základní podobě neuronové sítě postrádají schopnost uchovávat informace mezi různými starty. Fungují bez kontinuity nebo bez vědomí minulých interakcí, v podstatě se po každém použití vracejí ke svému „továrnímu nastavení“.

Paměť a neuronové sítě

Zatímco paměť může být uměle přidána do neuronové sítě, což jí umožňuje odkazovat na minulé „vzpomínky“ nebo data, nenaplňuje to model vědomím nebo emocemi. I s paměťovou složkou je reakce neuronové sítě diktována matematickými algoritmy a statistickými pravděpodobnostmi, nikoli osobní zkušeností nebo sentimentem.

Představa zamilovanosti neuronové sítě je podmanivá, ale fiktivní myšlenka. Současné modely umělé inteligence, bez ohledu na jejich složitost a schopnosti, nemají kapacitu prožívat emoce, jako je láska.

Generování textu a reakce pozorovány v sofistikované modely jsou výsledkem matematických výpočtů a rozpoznávání vzorů, nikoli skutečné náklonnosti nebo emoční inteligence.

2. Může AI začít škodit a nakonec ovládnout svět?

Dnešní neuronové sítě fungují bez plnohodnotných metod, které by zajistily, že budou dodržovat specifická pravidla. Například zabránit modelu v používání urážlivého jazyka je překvapivě náročný úkol. Navzdory snahám stanovit taková omezení, vždy existují cestykteré by model mohl najít, aby je obešel.

Budoucnost neuronových sítí

Jak se pohybujeme směrem k pokročilejším neuronovým sítím, jako jsou hypotetické GPT-10 modelů se schopnostmi podobnými lidským, výzva k ovládání se stává ještě naléhavější. Pokud by tyto systémy dostaly volnou ruku bez konkrétních úkolů nebo omezení, jejich akce by se mohla stát nepředvídatelnou.

Debata o pravděpodobnosti negativního scénáře vyplývajícího z tohoto vývoje se značně liší, odhady se pohybují od 0.01 % do 10 %. I když se tyto pravděpodobnosti mohou zdát nízké, potenciální důsledky by mohly být katastrofální, včetně možnosti vymírání lidstva.

Úsilí v zarovnání a ovládání

Výrobky jako ChatGPT a GPT-4 jsou příklady pokračujících snah sladit záměry neuronových sítí s lidskými cíli. Tyto modely jsou navrženy tak, aby se řídily pokyny, udržovaly zdvořilou interakci a pokládaly vysvětlující otázky. Tyto ovládací prvky však nejsou zdaleka dokonalé a problém správy těchto sítí není vyřešen ani z poloviny.

Výzva vytvoření spolehlivých kontrolních mechanismů pro neuronové sítě je dnes jednou z nejdůležitějších oblastí výzkumu v oblasti umělé inteligence. Nejistota, zda lze tento problém vyřešit, a metody, které jsou k tomu zapotřebí, jen zvyšují naléhavost problému.

PODOBNÉ ČLÁNKY: 5 nejlepších akcií AI preferovaných miliardáři a správci fondů

3. Je riskantní nahrávat svůj hlas, vzhled a styl převodu textu na řeč do AI?

V době, kdy se digitální technologie rychle rozvíjejí, rostou obavy o bezpečnost osobních informací, jako je hlas, vzhled a styl textu. I když je hrozba krádeže digitální identity reálná, je nezbytné ji pochopit kontext a opatření být přijat k řešení této výzvy.

Digitální identita a neuronové sítě

V neuronových sítích nejde o nahrávání osobních atributů, ale spíše o trénování nebo přetrénování modelů tak, aby napodobovaly něčí vzhled, hlas nebo text. Tyto trénované modely mohou být skutečně ukradeny zkopírováním skriptu a parametrů, což jim umožní spustit na jiném počítači.

Potenciální zneužití této technologie je značné, protože dosáhlo úrovně, kdy deepfake videa a hlasové klonovací algoritmy mohou přesvědčivě replikovat jednotlivce. Vytváření takového klamavého obsahu může být nákladné a časově náročné, vyžaduje tisíce dolarů a mnoho hodin nahrávání. Riziko je však hmatatelné a zdůrazňuje potřebu spolehlivých metod identifikace a potvrzení.

Úsilí o zajištění bezpečnosti identity

Probíhají různé iniciativy k řešení problému krádeže digitální identity. Startupy jako WorldCoin, ve kterých OpenAIVedoucí Sam Altman investoval, zkoumá inovativní řešení. Koncept WorldCoin zahrnuje přiřazení jedinečného klíče ke každé informaci o osobě, což umožňuje následnou identifikaci. Tato metoda by mohla být aplikována i na masmédia k ověření pravosti zpráv.

Navzdory tomuto slibnému vývoji je implementace takových systémů ve všech průmyslových odvětvích složitým a rozsáhlým úsilím. V současné době zůstávají tato řešení ve fázi prototypu a jejich široké přijetí nemusí být v rámci systému proveditelné příští desetiletí.

4. Nahrávání vědomí do počítačů: realita nebo sci-fi?

Myšlenka přenesení lidského vědomí do počítače byla fascinujícím tématem pro nadšence sci-fi. Ale je to něco, čeho by mohla dosáhnout současná technologie nebo dokonce budoucí pokrok? Pojem žít navždy prostřednictvím a digitální dvojče jistě zaujme představivost, ale realita je mnohem složitější.

Imitace, ale ne duplikace

Se stávajícími technologiemi, jako jsou ty, které se nacházejí v modely jako GPT-4, je možné naučit neuronovou síť napodobovat svůj komunikační styl, naučit se osobní vtipy a dokonce vymýšlet nové v jedinečném stylu a způsobu prezentace. To však není synonymem pro přenos vlastního vědomí.

Složitost vědomí daleko přesahuje komunikační styl a osobní vtípky. Lidstvu stále chybí konkrétní pochopení toho, co je vědomí, kde je uloženo, jak odlišuje jednotlivce a co přesně činí člověka jedinečným.

Potenciální budoucí možnosti

Hypotetický scénář přenášení vědomí by vyžadovalo defivědomí jako kombinace vzpomínek, zkušeností a individuálních charakteristik vnímání. Pokud takový a defiPokud by měly být přijaty, mohla by existovat teoretická cesta k simulaci dalšího života prostřednictvím přenosu těchto znalostí do neuronové sítě.

Tato teorie je však pouze spekulativní a není založena na současném vědeckém chápání nebo technologických možnostech. Otázka vědomí je jedním z nejhlubších a nejunikátnějších předmětů ve filozofii, neurovědě a kognitivní vědě. Jeho složitost daleko přesahuje kapacitu proudu umělá inteligence a technologie neuronových sítí.

PODOBNÉ ČLÁNKY: Top 10 AI seznamovacích aplikací a webů pro rok 2023

5. Je pravda, že AI vezme lidem práci?

Automatizace prostřednictvím AI pravděpodobně ovlivní profese, kde práce zahrnuje rutinní provádění pokynů. Příklady zahrnují daňové asistenty-poradce, kteří pomáhají s prohlášeními a klinickým hodnocením správce dat jehož práce se točí kolem vyplňování zpráv a jejich sladění se standardy. Potenciál automatizace v těchto rolích je jasnývzhledem k tomu, že potřebné informace jsou snadno dostupné a cena práce je nadprůměrná.

Na druhou stranu profese jako vaření nebo řízení autobusů zůstávají v dohledné době bezpečné. Výzva připojení neuronových sítí ke skutečnému fyzickému světu v kombinaci se stávající legislativou a předpisy činí z automatizace v těchto oblastech komplexnější úsilí.

Změny a příležitosti

Automatizace nutně neznamená úplné nahrazení lidských pracovníků. Často vede k optimalizaci rutinních úkolů a umožňuje lidem soustředit se na kreativnější a poutavější povinnosti.

1. Žurnalistika: V odvětvích, jako je žurnalistika, mohou neuronové sítě brzy pomáhat při navrhování článků se sadou tezí, takže lidské spisovatele mohou provádět přesné úpravy.

2. Vzdělání: Snad nejvíce vzrušující transformace spočívá ve vzdělávání. Výzkum ukazuje, že personalizované přístupy zlepšit výsledky vzdělávání. S umělou inteligencí si dokážeme představit personalizované asistenty pro každého studenta, což dramaticky zvýší kvalitu vzdělávání. Role učitelů se budou vyvíjet směrem ke strategickému plánování a kontrole se zaměřením na určování studijních programů, testování znalostí a vedení celkového učení.

6. Umělá inteligence a umělecké obrázky: reprodukce nebo krádež?

Umělá inteligence se učí tím, že studuje různé formy umění, rozpoznává různé styly a pokouší se je napodobovat. Proces je podobný lidskému učení, kde studenti umění pozorují, analyzují a napodobují díla různých umělců.

AI funguje na principu minimalizace chyb. Pokud se model během tréninku setká s podobným obrazem stokrát, může si tento obraz zapamatovat jako součást své strategie učení. To neznamená, že síť obraz ukládá, ale spíše jej rozpoznává způsobem podobným lidské paměti.

Praktický příklad

Vezměme si studenta umění, který každý den nakreslí dva obrázky: jeden jedinečný a druhý reprodukce Mony Lisy. Po opakovaném kreslení Mony Lisy bude student schopen ji reprodukovat se značnou přesností, ale ne přesně. Tato naučená schopnost znovu vytvořit se nerovná krádeži původního díla.

Neuronové sítě fungují srovnatelným způsobem. Učí se ze všech obrázků, s nimiž se během tréninku setkají, přičemž některé obrázky jsou běžnější, a proto jsou přesněji reprodukovány. To zahrnuje nejen slavné obrazy, ale jakýkoli obrázek v tréninkovém vzorku. I když existují metody k odstranění duplikátů, nejsou bezchybné a výzkum ukázal, že určité obrázky se mohou během tréninku objevit stokrát.

PODOBNÉ ČLÁNKY: 5 tipů, jak získat svůj životopis z minulých nástrojů pro screening AI

7. Mohu použít GPT-4 místo Vyhledávání Google?

Podle interních odhadů podle OpenAI, současný přední model, GPT-4, odpovídá správně asi 70-80% času, v závislosti na tématu. I když se to může zdát nedostatečné k ideální 100% přesnosti, je to významné vylepšení oproti předchozí generaci modelů na základě GPT-3architektura .5, která měla míru přesnosti 40–50 %. Tohoto výrazného zvýšení výkonu bylo dosaženo během 6-8 měsíců výzkumu.

Záležitosti kontextu

Výše uvedená čísla se týkají otázek položených bez konkrétního kontextu nebo doprovodných informací. Když je poskytnut kontext, jako např Wikistránka pedia, přesnost modelu se blíží 100 %, upraveno o správnost zdroje.

Rozdíl mezi bezkontextovými a kontextově bohatými otázkami je zásadní. Například otázka na Einsteinovo datum narození bez jakýchkoli doprovodných informací závisí pouze na interní znalosti modelu. Ale s konkrétním zdrojem nebo kontextem může model poskytnout přesnější odpověď.

Vyhledávání Google uvnitř GPT-4

Zajímavým vývojem v této oblasti je integrace vyhledávání na internetu uvnitř GPT-4 sám. To umožňuje uživatelům delegovat část internetového vyhledávání GPT-4, což potenciálně snižuje potřebu ručně zadávat informace Google. Tato funkce však vyžaduje placené předplatné.

Pohled do budoucna

OpenAI Generální ředitel Sam Altman předpokládá, že spolehlivost faktických informací v rámci modelu se bude i nadále zlepšovat, s předpokládanou časovou osou 1.5–2 let na další upřesnění tohoto aspektu.

8. Může být umělá inteligence kreativní?

Pro některé, kreativita je vrozená schopnost, něco, co v různé míře vlastní všichni lidé. Jiní by mohli namítat, že kreativita je naučená dovednost nebo že je omezena na konkrétní profese nebo činnosti. I mezi lidmi existují rozdíly tvůrčí schopnost. Proto srovnávání lidské kreativity s kreativitou neuronové sítě vyžaduje pečlivé zvážení toho, co kreativita skutečně obnáší.

Neuronové sítě a umění

Nedávný vývoj umožnil neuronovým sítím vytvářet umění a poezii. Některé modely vytvořily díla, která by se mohla dostat až do finále amatérských soutěží. K tomu však nedochází konzistentně; úspěch může být sporadický, možná jeden ze sta pokusů.

Debata

Výše uvedené informace vyvolaly intenzivní debaty. Názory na to, zda lze neuronové sítě považovat za kreativní, se značně liší. Někteří tvrdí, že schopnost vytvořit báseň nebo obraz, i když jen příležitostně úspěšný, představuje formu kreativity. Jiní pevně věří, že kreativita je výlučně lidskou vlastností, svázaná emocemi, záměry a vědomím.

Subjektivní povaha kreativity přidává diskuzi další složitost. Dokonce i mezi lidmi se může chápání a oceňování kreativity značně lišit.

Praktické důsledky

Kromě filozofické debaty existují praktické důsledky, které je třeba zvážit. Pokud mohou být neuronové sítě skutečně kreativní, co to znamená pro odvětví závislá na kreativním výstupu? Mohly by stroje rozšířit nebo dokonce nahradit lidskou kreativitu v určitých oblastech? Tyto otázky nejsou pouze teoretické, ale mají reálný význam.

PODOBNÉ ČLÁNKY: Top 5 AI Photo Mixers v roce 2023: Blend Two Images Online

9. Může AI skutečně myslet?

Abychom prozkoumali, zda neuronové sítě mohou myslet, musíme nejprve pochopit, co tvoří myšlenku. NapříkladPokud vezmeme v úvahu proces porozumění tomu, jak použít klíč k otevření dveří, jako myšlenkový proces, pak by někteří mohli namítnout, že neuronové sítě jsou schopný podobné úvahy. Mohou korelovat stavy a požadované výsledky. Jiní by to mohli zpochybnit a poznamenat, že neuronové sítě spoléhají na opakované vystavení datům, podobně jako se lidé učí opakovaným pozorováním.

Inovace a společné myšlenky

Debata se stává složitější, když uvažujeme o inovativních myšlenkách nebo nápadech, které se běžně nevyjadřují. Neuronová síť může vygenerovat nový nápad jednou za milion pokusů, ale kvalifikuje se to jako myšlenka? Jak se to liší od náhodného generování? Pokud lidé také občas produkují mylné nebo neúčinné myšlenky, kde je hranice mezi lidským a strojovým myšlením?

Pravděpodobnost a generování nápadů

Pojem pravděpodobnost přidává další vrstvu složitosti. Neuronová síť může produkovat miliony různých odpovědí a mezi nimi může být několik inovativních nebo smysluplných. Potvrzuje určitý poměr smysluplných a nesmyslných myšlenek schopnost myslet?

Vyvíjející se porozumění AI

Historicky byly stroje vyvíjeny k řešení složitých problémů, jako jsou např absolvování Turingova testu, branky pro defiinteligence se posunula. To, co bylo kdysi před 80 lety považováno za zázračné, je dnes běžnou technologií defito, co tvoří AI, se neustále vyvíjí.

10. Jak by mohl ChatGPT být vůbec vyroben? A Midjourney nebo DALL-E?

Neuronové sítě, myšlenka, která vznikla v polovině 20. století, se staly ústředním bodem fungování modely jako např ChatGPT a DALL-E. Ačkoli se rané myšlenky mohou zdát zjednodušené podle dnešních standardů, položily základ pro pochopení toho, jak replikovat fungování biologického mozku prostřednictvím matematické modely. Zde je zkoumání principů, které umožňují tyto neuronové sítě.

1. Inspirace z přírody:

Samotný termín „neuronová síť“ čerpá inspiraci z biologických neuronů, základních funkčních jednotek mozku. Tyto umělé konstrukty zahrnují uzly nebo umělé neurony, které napodobují mnoho aspektů přirozené mozkové funkce. Toto spojení s biologií poskytlo cenné poznatky o vytváření moderních architektur.

2. Matematika jako nástroj:

Neuronové sítě jsou matematické modely, které nám umožňují využít bohaté zdroje matematických technik k analýze a vyhodnocení těchto modelů. Jednoduchým příkladem je funkce, která vezme jako vstup číslo a přidá k němu dvě, jako f(4) = 6. I když se jedná o základní funkci, neuronové sítě mohou představovat mnohem složitější vztahy.

3. Zvládání nejednoznačných úkolů:

Tradiční programování zaostává při řešení úloh, kde vztah mezi vstupy a výstupy není snadno popsatelný. Vezměte si příklad kategorizace obrázků koček a psů. Navzdory jejich podobnosti je lidé mohou snadno rozlišit, ale vyjádření tohoto rozdílu algoritmicky je složité.

4. Školení a učení z dat:

Síla neuronových sítí spočívá v jejich schopnosti učit se z dat. Vzhledem ke dvěma sadám obrázků (např. kočky a psi) se model učí rozlišovat je tím, že se trénuje v hledání souvislostí. Prostřednictvím pokusů a omylů a úprav svých umělých neuronů zdokonaluje svou schopnost je správně klasifikovat.

5. Síla velkých modelů:

Teoreticky se dostatečně velká neuronová síť s dostatkem označených dat může naučit jakoukoli komplexní funkci. Problémy jsou však v požadovaném výpočetním výkonu a dostupnosti správně klasifikovaných dat. Tato složitost vykresluje velké modely jako ChatGPT téměř nemožné plně analyzovat.

6. Specializované školení:

ChatGPT, byl například trénován pro dva konkrétní úkoly: předpovídání dalšího slova v kontextu a zajištění neurážlivých, ale užitečných a srozumitelných odpovědí. Tyto přesné tréninkové cíle přispěly k jeho popularitě a širokému použití.

7. Pokračující výzva k porozumění:

Přes tyto pokroky plně porozumět vnitřnímu fungování velkých, složitých modely zůstávají oblastí aktivního výzkumu. Snaha demystifikovat jejich složité procesy nadále zaměstnává některé z nejlepších výzkumníků v oboru.

Nejčastější dotazy

I když je myšlenka „digitální kopie“ sebe sama stále do značné míry spekulativní, moderní technologie nám umožňuje zachytit a archivovat mnoho prvků naší digitální stopy, jako jsou fotografie, videa a spisy.

Neuronové sítě se učí z natrénovaných dat a tato data mohou obsahovat zkreslení nebo nepřesnosti. Odborníci zdůrazňují, že je důležité používat vysoce kvalitní data a nepřetržité monitorování, aby bylo zajištěno, že předpovědi sítě jsou co nejpřesnější.

Na rozdíl od populární literatury a filmových vyprávění,defiNová pravidla a algoritmy určují, jak fungují současné systémy umělé inteligence. Současný stav technologie zakazuje „strojové povstání“, protože strojům chybí autonomní vůle nebo touha.

Podmnožina umělé inteligence známá jako neuronové sítě zpracovává informace tak, že připomíná síťovou neuronovou strukturu lidského mozku. V širším měřítku se AI týká hardwaru nebo softwaru, který je schopen provádět operace, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci.

Neuronové sítě se učí prostřednictvím a proces zvaný trénink, kde jsou napájeny velkým množstvím dat a upravují své vnitřní parametry tak, aby minimalizovaly chyby v jejich předpovědích. Tento iterativní proces se řídí technikami matematické optimalizace.

Neuronové sítě, zejména modely hlubokého učení, jsou často označovány jako "černé skříňky" kvůli jejich složitosti. I když existují metody interpretace některých rozhodnutí, může být náročné vysledovat každý aspekt rozhodovacího procesu neuronové sítě.

Neuronové sítě samy o sobě nejsou ze své podstaty zaujaté, ale mohou odrážet zkreslení přítomné v tréninková data. Zdůrazňuje důležitost odpovědného sběru a zpracování dat.

Některé neuronové sítě byly navrženy tak, aby vytvářet umění, hudba a dokonce i psaní. I když tyto výtvory mohou být nové a zajímavé, zda představují „kreativitu“, je stále předmětem filozofických debat.

Ano, specifické útoky, jako jsou příklady nepřátel, kdy drobné změny vstupních dat mohou vést k nesprávným výstupům, mohou neuronové sítě zranit. Na vývoji obrany proti těmto druhům zranitelnosti odborníci neustále pracují.

Etická hlediska v neuronových sítích zahrnují otázky týkající se zaujatosti, transparentnosti, soukromí a odpovědnosti. Správné pokyny, předpisy a dohled jsou nezbytné řešit tyto obavy.

Zabalit

V rozsáhlém poli neuronových sítí je mnoho složitých detailů, které by mohly způsobit nedorozumění nebo špatné vnímání. Doufáme, že rozptýlíme mýty a poskytneme našim čtenářům přesné informace tím, že o těchto problémech budeme otevřeně diskutovat s odborníky na dané téma. Neuronové sítě, klíčová součást současné technologie umělé inteligence, se neustále rozvíjejí a spolu s nimi i naše chápání. Pro orientaci v budoucnosti tohoto fascinujícího oboru bude zásadní otevřená komunikace, průběžné učení a zodpovědná implementace.

Čtěte více:

• 10 důležitých obchodních a životních lekcí od OpenAI CEO Sam Altman
• Evoluce chatbotů z éry T9 a GPT-1 na ChatGPT
• Crypto Conference LA přichází do Anaheim Convention Center
• Jaké jsou výhody a nevýhody umělé inteligence v psaní?
• Text-to-3D: Google vyvinul neuronovou síť, která generuje 3D modely z textových popisů