10 mest misforståede spørgsmål om kunstig intelligens og neurale netværk i 2023

Fordi området for AI og neurale netværk konstant udvikler sig og bliver mere komplekst, er der en masse misforståelser og spørgsmål, som folk kan være tilbageholdende med at stille. Vi satte os ned med velkendte AI-eksperter for at diskutere ti ofte misforståede spørgsmål om neurale netværk i et forsøg på at afklare disse problemer. Det de sagde var som følger:

Pro Tips
1. Tjek disse fantastiske ud 10+ tekst-til-video AI-generatorer der kan konvertere tekst til engagerende videoer.
2. Disse nyttige prompter er designet til at udfordre AI-kunstgeneratorer som Midjourney og DALL-E for at skabe visuelt betagende billeder baseret på tekstbeskrivelser.
3. Følg disse retningslinjer for at udforske verden af ​​ucensureret kunstig AI-genereret kunst uden begrænsninger.

1. Er det muligt for AI at blive forelsket?

Neurale netværk er matematiske modeller inspireret af den menneskelige hjernes struktur. De består af indbyrdes forbundne noder eller "neuroner", der behandler information. Ved at lære af data kan de udføre specifikke opgaver såsom tekstgenerering, billedgenkendelse, eller endda simulering af menneskelignende skrivestile.

Kan AI "elske"?

Begrebet kærlighed er uløseligt forbundet med bevidsthed, selvbevidsthed, empati og en række andre komplekse følelsesmæssige og kognitive processer. Neurale netværk har imidlertid ikke disse egenskaber.

For eksempel kan et neuralt netværk trænes til at generere tekst, der ligner et kærlighedsbrev, hvis det får den passende kontekst og instruktioner. Hvis den forsynes med det første kapitel af en kærlighedshistorie og bliver bedt om at fortsætte i en lignende retning, vil modellen overholde. Men det gør det baseret på mønstre og statistisk sandsynlighed, ikke på grund af nogen følelsesmæssig forbindelse eller følelser af hengivenhed.

Et andet kritisk aspekt at overveje er hukommelsen. I deres grundlæggende form mangler neurale netværk evnen til at opbevare information mellem forskellige opsendelser. De fungerer uden kontinuitet eller bevidsthed om tidligere interaktioner, og vender i det væsentlige tilbage til deres "fabriksindstillinger" efter hver brug.

Hukommelse og neurale netværk

Mens hukommelsen kunstigt kan tilføjes til et neuralt netværk, så det kan referere tidligere "minder" eller data, gennemsyrer dette ikke modellen med bevidsthed eller følelser. Selv med en hukommelseskomponent er det neurale netværks respons dikteret af matematiske algoritmer og statistiske sandsynligheder, ikke personlig erfaring eller følelse.

Forestillingen om et neuralt netværk, der forelsker sig, er en fængslende, men fiktiv idé. Nuværende AI-modeller, uanset deres kompleksitet og evner, har ikke kapaciteten til at opleve følelser som kærlighed.

Tekstgenereringen og svarene observeret i sofistikeret modeller er resultatet af matematiske beregninger og mønstergenkendelse, ikke ægte kærlighed eller følelsesmæssig intelligens.

2. Kan AI begynde at forårsage skade og til sidst regere verden?

Nutidens neurale netværk fungerer uden fuldsikre metoder for at sikre, at de overholder specifikke regler. For eksempel er det en overraskende udfordrende opgave at forhindre en model i at bruge stødende sprog. På trods af bestræbelser på at fastsætte sådanne restriktioner, der er altid mådes, at modellen kan finde på at omgå dem.

Fremtiden for neurale netværk

Som vi bevæger os mod mere avancerede neurale netværk, såsom hypotetiske GPT-10 modeller med menneskelignende evner, bliver udfordringen med kontrol endnu mere presserende. Hvis disse systemer fik frit spil uden specifikke opgaver eller begrænsninger, kunne deres handlinger blive uforudsigelige.

Debatten om sandsynligheden for et negativt scenarie som følge af denne udvikling varierer meget, med estimater på mellem 0.01 % og 10 %. Selvom disse sandsynligheder kan synes lave, kan de potentielle konsekvenser være katastrofale, herunder muligheden for menneskelig udryddelse.

Indsats i tilpasning og kontrol

Produkter som ChatGPT , GPT-4 er eksempler på igangværende bestræbelser på at afstemme intentionerne om neurale netværk med menneskelige mål. Disse modeller er designet til at følge instruktioner, opretholde høflig interaktion og stille opklarende spørgsmål. Disse kontroller er dog langt fra perfekte, og problemet med at styre disse netværk er ikke engang halvvejs løst.

Udfordringen med at skabe idiotsikre kontrolmekanismer til neurale netværk er et af de mest vitale forskningsområder inden for kunstig intelligens i dag. Usikkerheden om, hvorvidt dette problem kan løses, og de metoder, der kræves for at gøre det, øger kun problemets presserende karakter.

Relaterede: Top 5 AI-aktier, som foretrækkes af milliardærer og fondsforvaltere

3. Er det risikabelt at uploade din stemme, dit udseende og din tekst-til-tale-stil til AI?

I en tid, hvor de digitale teknologier udvikler sig hurtigt, vokser bekymringerne for sikkerheden af ​​personlige oplysninger såsom stemme, udseende og tekststil. Selvom truslen om digitalt identitetstyveri er reel, er det vigtigt at forstå konteksten og foranstaltningerne tages for at løse denne udfordring.

Digital identitet og neurale netværk

I neurale netværk er det ikke et spørgsmål om at uploade personlige egenskaber, men snarere træning eller genoptræning af modeller for at efterligne ens udseende, stemme eller tekst. Disse trænede modeller kan faktisk blive stjålet ved at kopiere scriptet og parametrene, så de kan køre på en anden computer.

Det potentielle misbrug af denne teknologi er betydeligt, da det har nået et niveau, hvor dybe falske videoer og stemmekloningsalgoritmer kan overbevisende kopiere et individ. Oprettelse af sådant vildledende indhold kan være dyrt og tidskrævende og kræve tusindvis af dollars og adskillige timers optagelse. Risikoen er dog håndgribelig og understreger behovet for pålidelige identifikations- og bekræftelsesmetoder.

Bestræbelser på at sikre identitetssikkerhed

Forskellige initiativer er i gang for at tackle problemet med digitalt identitetstyveri. Startups som WorldCoin, hvori OpenAI's chef Sam Altman har investeret, udforsker innovative løsninger. WorldCoins koncept involverer at tildele en unik nøgle til hver enkelt information om en person, hvilket muliggør efterfølgende identifikation. Denne metode kan også anvendes på massemedier for at verificere ægtheden af ​​nyheder.

På trods af denne lovende udvikling er implementeringen af ​​sådanne systemer på tværs af alle industrier en kompleks og storstilet indsats. I øjeblikket forbliver disse løsninger på prototypestadiet, og deres udbredte anvendelse er muligvis ikke mulig inden for næste årti.

4. Upload af bevidsthed til computere: virkelighed eller science fiction?

Ideen om at overføre menneskelig bevidsthed til en computer har været et fascinerende emne for science fiction-entusiaster. Men er det noget, som den nuværende teknologi eller endda fremtidige fremskridt kan opnå? Forestillingen om at leve evigt gennem en digital tvilling fanger bestemt fantasien, men virkeligheden er langt mere kompleks.

Efterligning, men ikke duplikering

Med eksisterende teknologier, som dem der findes i modeller som GPT-4, er det muligt at lære et neuralt netværk at efterligne ens kommunikationsstil, lære personlige vittigheder og endda opfinde nye i en unik stil og præsentationsmåde. Dette er dog ikke ensbetydende med at overføre sin bevidsthed.

Bevidsthedens kompleksitet rækker langt ud over kommunikationsstil og personlige særheder. Menneskeheden mangler stadig en konkret forståelse af, hvad bevidsthed er, hvor den er lagret, hvordan den adskiller individer, og hvad der præcist gør en person unik for sig selv.

Potentielle fremtidsmuligheder

Det hypotetiske scenarie af overføre bevidsthed ville kræve definingsbevidsthed som en kombination af erindringer, oplevelser og individuelle karakteristika ved perception. Hvis sådan en defiHvis man skulle acceptere, kunne der være en teoretisk vej til at simulere yderligere liv gennem overførsel af denne viden til et neuralt netværk.

Imidlertid er denne teori blot spekulativ og ikke funderet i nuværende videnskabelige forståelse eller teknologiske muligheder. Spørgsmålet om bevidsthed er et af de mest dybtgående og undvigende emner inden for filosofi, neurovidenskab og kognitiv videnskab. Dens kompleksitet strækker sig langt ud over strømmens kapacitet kunstig intelligens og neural netværksteknologi.

Relaterede: Top 10 AI-datingapps og -websteder for 2023

5. Er det rigtigt, at AI vil tage arbejde fra folk?

Automatisering gennem AI vil sandsynligvis påvirke erhverv, hvor arbejdet involverer rutinemæssig udførelse af instruktioner. Eksempler omfatter skatteassistenter-konsulenter, der hjælper med erklæringer og kliniske forsøg data ledere hvis arbejde drejer sig om at udfylde rapporter og afstemme dem med standarder. Potentialet for automatisering i disse roller er klart, da den nødvendige information er let tilgængelig, og arbejdsomkostningerne er over gennemsnittet.

På den anden side forbliver erhverv som madlavning eller buskørsel sikre i en overskuelig fremtid. Udfordringen med at forbinde neurale netværk til den virkelige fysiske verden, kombineret med eksisterende lovgivning og regler, gør automatisering på disse områder til en mere kompleks bestræbelse.

Ændringer og muligheder

Automatisering indebærer ikke nødvendigvis en total udskiftning af menneskelige arbejdere. Det fører ofte til optimering af rutineopgaver, hvilket giver folk mulighed for at fokusere på mere kreative og engagerende ansvar.

1. Journalistik: I brancher som journalistik kan neurale netværk snart hjælpe med at udarbejde artikler med et sæt afhandlinger, hvilket overlader menneskelige forfattere til at foretage præcise justeringer.

2. Uddannelse: Den måske mest spændende transformation ligger i uddannelse. Forskning peger på, at personlige tilgange forbedre uddannelsesresultater. Med kunstig intelligens kan vi forestille os personlige assistenter til hver elev, hvilket dramatisk forbedrer kvaliteten af ​​uddannelsen. Lærernes roller vil udvikle sig i retning af strategisk planlægning og kontrol, med fokus på at bestemme studieprogrammer, afprøve viden og vejlede overordnet læring.

6. AI og kunstneriske billeder: reproduktion eller tyveri?

AI lærer ved at studere forskellige former for kunst, genkende forskellige stilarter og forsøge at efterligne dem. Processen er beslægtet med menneskelig læring, hvor kunststuderende observerer, analyserer og efterligner forskellige kunstneres værker.

AI opererer efter princippet om fejlminimering. Hvis en model støder på et lignende billede hundredvis af gange under sin træning, kan den huske dette billede som en del af sin læringsstrategi. Dette betyder ikke, at netværket gemmer billedet, men snarere genkender det på en måde, der ligner menneskelig hukommelse.

Et praktisk eksempel

Overvej en kunststuderende, der tegner to billeder hver dag: det ene unikt og det andet en reproduktion af Mona Lisa. Efter gentagne gange at have tegnet Mona Lisa, vil eleven være i stand til at gengive den med stor nøjagtighed, men ikke nøjagtigt. Denne tillærte evne til at genskabe er ikke lig med tyveri af det originale værk.

Neurale netværk fungerer på en sammenlignelig måde. De lærer af alle billeder, de møder under træningen, hvor nogle billeder er mere almindelige og dermed mere præcist gengivet. Dette inkluderer ikke kun berømte malerier, men ethvert billede i træningsprøven. Selvom der er metoder til at eliminere dubletter, er de ikke fejlfri, og forskning har vist, at visse billeder kan dukke op hundredvis af gange under træning.

Relaterede: 5 tips til at få dit CV efter AI-screeningsværktøjer

7. Kan jeg bruge GPT-4 i stedet for Google-søgninger?

Ifølge interne skøn af OpenAI, den nuværende førende model, GPT-4, svarer rigtigt omkring 70-80 % af tiden, afhængigt af emnet. Selvom dette kan virke under den ideelle 100 % nøjagtighed, markerer det en væsentlig forbedring i forhold til den tidligere generation af modeller baseret på GPT-3.5 arkitektur, som havde en nøjagtighed på 40-50 %. Denne betydelige stigning i ydeevnen blev opnået inden for 6-8 måneders forskning.

Kontekst betyder noget

Ovennævnte tal vedrører spørgsmål stillet uden specifik kontekst eller ledsagende information. Når kontekst er givet, såsom en Wikipædia side, nærmer modellens nøjagtighed sig 100 %, justeret for kildens korrekthed.

Forskellen mellem kontekstfri og kontekstrige spørgsmål er afgørende. For eksempel afhænger et spørgsmål om Einsteins fødselsdato uden nogen medfølgende information udelukkende på modellens interne viden. Men med en bestemt kilde eller kontekst kan modellen give et mere præcist svar.

Google søger indenfor GPT-4

En interessant udvikling på dette område er integration af internetsøgninger indenfor GPT-4 sig selv. Dette giver brugerne mulighed for at uddelegere en del af internetsøgningen til GPT-4, hvilket potentielt reducerer behovet for manuelt at Google-oplysninger. Denne funktion kræver dog et betalt abonnement.

Looking Ahead

OpenAI Administrerende direktør Sam Altman forudser, at pålideligheden af ​​faktuelle oplysninger i modellen vil fortsætte med at forbedres, med en forventet tidslinje på 1.5-2 år for yderligere at forfine dette aspekt.

8. Kan AI være kreativ?

For nogle, kreativitet er en iboende evne, noget som alle mennesker besidder i varierende grad. Andre vil måske hævde, at kreativitet er en tillært færdighed, eller at den er begrænset til bestemte erhverv eller aktiviteter. Selv blandt mennesker er der forskelle i kreative evner. Derfor kræver det en nøje overvejelse af, hvad kreativitet virkelig indebærer, at sammenligne menneskelig kreativitet med et neuralt netværks.

Neurale netværk og kunstnerskab

Den seneste udvikling har gjort det muligt for neurale netværk at skabe kunst og poesi. Nogle modeller har produceret værker, der kunne nå finalen i amatørkonkurrencer. Dette sker dog ikke konsekvent; succes kan være sporadisk, måske et ud af hundrede forsøg.

Debatten

Ovenstående information har ansporet til intense debatter. Meningerne om, hvorvidt neurale netværk kan betragtes som kreative, varierer meget. Nogle hævder, at evnen til at skabe et digt eller maleri, selvom det kun lejlighedsvis lykkes, udgør en form for kreativitet. Andre er overbevist om, at kreativitet udelukkende er en menneskelig egenskab, bundet af følelser, hensigt og bevidsthed.

Den subjektive karakter af kreativitet tilføjer yderligere kompleksitet til diskussionen. Selv blandt mennesker kan forståelsen og påskønnelsen af ​​kreativitet variere meget.

De praktiske konsekvenser

Ud over den filosofiske debat er der praktiske konsekvenser at overveje. Hvis neurale netværk faktisk kan være kreative, hvad betyder det så for industrier, der er afhængige af kreativt output? Kunne maskiner forstærke eller endda erstatte menneskelig kreativitet på visse områder? Disse spørgsmål er ikke blot teoretiske, men har betydning i den virkelige verden.

Relaterede: Top 5 AI-fotomixere i 2023: Bland to billeder online

9. Kan AI virkelig tænke?

For at udforske, om neurale netværk kan tænke, skal vi først forstå, hvad der udgør en tanke. For eksempel, hvis vi betragter processen med at forstå, hvordan man bruger en nøgle til at åbne en dør som en tankeproces, så vil nogle måske hævde, at neurale netværk er i stand til lignende ræsonnementer. De kan korrelere tilstande og ønskede resultater. Andre vil måske udfordre dette og bemærke, at neurale netværk er afhængige af gentagen eksponering for data, ligesom mennesker lærer gennem gentagen observation.

Innovation og fælles tanker

Debatten bliver mere indviklet, når man overvejer innovative tanker eller ideer, der ikke er almindeligt udtrykt. Et neuralt netværk kan generere en ny idé én gang i en million forsøg, men kvalificerer dette sig som en tanke? Hvordan adskiller dette sig fra tilfældig generation? Hvis mennesker også lejlighedsvis producerer fejlagtige eller ineffektive tanker, hvor går grænsen mellem menneskelig og maskinel tænkning?

Sandsynlighed og idégenerering

Begrebet sandsynlighed tilføjer endnu et lag af kompleksitet. Et neuralt netværk kan producere millioner af forskellige reaktioner, og blandt dem kan der være nogle få innovative eller meningsfulde. Bekræfter et vist forhold mellem meningsfulde og meningsløse tanker evnen til at tænke?

Den udviklende forståelse af AI

Historisk set er der udviklet maskiner til at løse komplekse problemer, som f.eks bestå Turing-testen, målstængerne til defining efterretninger har skiftet. Hvad der engang blev betragtet som mirakuløst for 80 år siden, er nu almindelig teknologi, og det defiForståelsen af, hvad der udgør AI, udvikler sig konstant.

10. Hvordan kunne ChatGPT overhovedet laves? Og Midjourney eller DALL-E?

Neurale netværk, en idé, der opstod i midten af ​​det 20. århundrede, er blevet central for funktionen af modeller som f.eks ChatGPT og DALL-E. Selvom de tidlige ideer kan synes forenklede efter nutidens standarder, lagde de grundlaget for at forstå, hvordan man kopierer en biologisk hjernes virkemåde gennem matematiske modeller. Her er en udforskning af principperne, der gør disse neurale netværk mulige.

1. Inspiration fra naturen:

Selve udtrykket "neuralt netværk" henter inspiration fra biologiske neuroner, hjernens kernefunktionelle enheder. Disse kunstige konstruktioner omfatter noder eller kunstige neuroner, der efterligner mange aspekter af naturlig hjernefunktion. Denne forbindelse til biologi har givet værdifuld indsigt i skabelsen af ​​moderne arkitekturer.

2. Matematik som værktøj:

Neurale netværk er matematiske modeller, der giver os mulighed for at udnytte de rige ressourcer af matematiske teknikker til at analysere og evaluere disse modeller. Et simpelt eksempel er en funktion, der tager et tal som input og tilføjer to til det, som f(4) = 6. Selvom dette er en grundlæggende funktion, kan neurale netværk repræsentere langt mere komplekse relationer.

3. Håndtering af tvetydige opgaver:

Traditionel programmering kommer til kort, når man beskæftiger sig med opgaver, hvor forholdet mellem input og output ikke er let at beskrive. Tag eksemplet med at kategorisere billeder af katte og hunde. På trods af deres ligheder kan mennesker let skelne mellem dem, men det er komplekst at udtrykke denne skelnen algoritmisk.

4. Træning og læring af data:

Neurale netværks styrke ligger i deres evne til at lære af data. Givet to sæt billeder (f.eks. katte og hunde), lærer modellen at adskille dem ved at træne sig selv i at finde forbindelser. Gennem forsøg og fejl og justering af dets kunstige neuroner forfiner den sin evne til at klassificere dem korrekt.

5. Kraften ved store modeller:

Teoretisk set kan et stort nok neuralt netværk med tilstrækkeligt mærkede data lære enhver kompleks funktion. Udfordringerne ligger dog i den nødvendige computerkraft og tilgængeligheden af ​​korrekt klassificerede data. Denne kompleksitet gør store modeller som ChatGPT næsten umuligt at analysere fuldstændigt.

6. Specialiseret træning:

ChatGPTblev for eksempel trænet til to specifikke opgaver: at forudsige det næste ord i en kontekst og sikre ikke-stødende, men alligevel brugbare og forståelige svar. Disse præcise træningsmål har bidraget til dens popularitet og udbredte brug.

7. Den løbende udfordring med at forstå:

På trods af disse fremskridt, fuldt ud at forstå de indre funktioner i store, komplekse modeller er fortsat et område for aktiv forskning. Bestræbelsen på at afmystificere deres indviklede processer fortsætter med at optage nogle af de bedste forskere på området.

Ofte Stillede Spørgsmål

Selvom ideen om en "digital kopi" af sig selv stadig i vid udstrækning er spekulativ, gør moderne teknologi os i stand til at fange og arkivere mange elementer af vores digitale fodaftryk, såsom fotos, videoer og skrifter.

Neurale netværk lærer af de data, de er uddannet på, og at data kan indeholde skævheder eller unøjagtigheder. Eksperter understreger vigtigheden af ​​at bruge data af høj kvalitet og kontinuerlig overvågning for at sikre, at netværkets forudsigelser er så nøjagtige som muligt.

I modsætning til populær litteratur og filmfortællinger,definedlagte regler og algoritmer styrer, hvordan nuværende AI-systemer fungerer. Den nuværende teknologiske tilstand forbyder et "maskinoprør", fordi maskiner mangler autonom vilje eller lyst.

En delmængde af AI kendt som neurale netværk behandler information ved at ligne den netværksforbundne neuronstruktur i den menneskelige hjerne. Mere bredt refererer AI til hardware eller software, der er i stand til at udføre operationer, der typisk kræver menneskelig intelligens.

Neurale netværk lærer gennem en proces kaldet træning, hvor de tilføres store mængder data og justerer deres interne parametre for at minimere fejlen i deres forudsigelser. Denne iterative proces er styret af matematiske optimeringsteknikker.

Neurale netværk, især deep learning-modeller, omtales ofte som "sorte kasser" på grund af deres kompleksitet. Selvom der er metoder til at fortolke nogle beslutninger, kan det være udfordrende at spore alle aspekter af et neuralt netværks beslutningsproces.

Neurale netværk i sig selv er ikke iboende forudindtaget, men de kan afspejle skævheder, der er til stede i træningsdata. Det understreger vigtigheden af ​​ansvarlig dataindsamling og -behandling.

Nogle neurale netværk er designet til skabe kunst, musik og endda skrivning. Selvom disse kreationer kan være nye og spændende, er hvorvidt de udgør "kreativitet" stadig et emne for filosofisk debat.

Ja, specifikke angreb som modstridende eksempler, hvor mindre ændringer i inputdata kan resultere i forkerte output, kan gøre neurale netværk sårbare. For at udvikle forsvar mod disse former for sårbarheder arbejder eksperter konstant.

Etiske overvejelser i neurale netværk omfatter spørgsmål relateret til bias, gennemsigtighed, privatliv og ansvarlighed. Korrekte retningslinjer, regler og tilsyn er afgørende for løse disse bekymringer.

Pak den ind

Der er mange komplekse detaljer i det store felt af neurale netværk, der kan forårsage misforståelser eller misforståelser. Vi håber at aflive myter og give vores læsere nøjagtige oplysninger ved åbent at diskutere disse spørgsmål med fagspecialister. En nøglekomponent i moderne AI-teknologi, neurale netværk fortsætter med at udvikle sig, og sammen med dem, vores forståelse. For at navigere i fremtiden for dette fascinerende felt vil åben kommunikation, løbende læring og ansvarlig implementering være afgørende.

Læs mere:

• 10 vigtige erhvervs- og livslektioner fra OpenAI CEO Sam Altman
• Udviklingen af ​​chatbots fra T9-Era og GPT-1 til ChatGPT
• Crypto Conference LA kommer til Anaheim Convention Center
• Hvad er fordelene og ulemperne ved kunstig intelligens i skrivning?
• Tekst-til-3D: Google har udviklet et neuralt netværk, der genererer 3D-modeller ud fra tekstbeskrivelser