10 kõige valesti mõistetud küsimust tehisintellekti ja närvivõrkude kohta 2023. aastal

Kuna tehisintellekti ja närvivõrkude valdkond areneb pidevalt ja muutub keerulisemaks, tekib palju arusaamatusi ja küsimusi, mida inimesed ei pruugi küsida. Istusime koos tuntud AI-ekspertidega, et arutada kümmet sageli arusaamatusi närvivõrkude kohta, et neid probleeme selgitada. See, mida nad ütlesid, oli järgmine:

Pro näpunäited
1. Vaadake neid hämmastavaid 10+ tekstist videoks AI generaatorit mis võivad teisendada teksti köitvateks videoteks.
2. Need kasulikud juhised on loodud esitama väljakutseid tehisintellekti kunstigeneraatoritele nagu Midjourney ja DALL-E, et luua tekstikirjelduste põhjal visuaalselt vapustavaid pilte.
3. Järgige neid juhiseid, et piiranguteta tsenseerimata tehisintellekti loodud kunsti maailma uurida.

1. Kas tehisintellektil on võimalik armuda?

Närvivõrgud on matemaatilised mudelid inspireeritud inimese aju struktuurist. Need koosnevad omavahel ühendatud sõlmedest või "neuronitest", mis töötlevad teavet. Andmetest õppides saavad nad täita konkreetseid ülesandeid, nagu teksti genereerimine, pildituvastusvõi isegi inimlike kirjutamisstiilide simuleerimine.

Kas tehisintellekt võib "armastada"?

Armastuse mõiste on olemuslikult seotud teadvuse, eneseteadvuse, empaatia ja paljude muude keeruliste emotsionaalsete ja kognitiivsete protsessidega. Neuraalvõrkudel aga neid atribuute ei ole.

Näiteks saab närvivõrku õpetada looma teksti, mis meenutab armastuskirja, kui sellele antakse sobiv kontekst ja juhised. Kui talle antakse armastusloo esimene peatükk ja palutakse samamoodi jätkata, täidab mudel seda. Kuid see põhineb mustritel ja statistilisel tõenäosusel, mitte emotsionaalse sideme või kiindumustunde tõttu.

Veel üks oluline aspekt, mida tuleb arvesse võtta, on mälu. Põhikujul puudub närvivõrkudel võime säilitada teavet erinevate käivitamiste vahel. Need töötavad ilma järjepidevuseta või varasemate interaktsioonide teadvustamiseta, naasevad sisuliselt pärast iga kasutuskorda oma "tehaseseadetele".

Mälu ja närvivõrgud

Kuigi mälu saab kunstlikult lisada närvivõrku, võimaldades sellel viidata varasematele "mälestustele" või andmetele, ei immuta see mudelit teadvuse ega emotsioonidega. Isegi mälukomponendi puhul dikteerivad närvivõrgu reaktsiooni matemaatilised algoritmid ja statistilised tõenäosused, mitte isiklikud kogemused või sentiment.

Arusaam närvivõrgu armumisest on kütkestav, kuid väljamõeldud idee. Praegustel tehisintellekti mudelitel ei ole nende keerukusest ja võimalustest hoolimata võimet kogeda selliseid emotsioone nagu armastus.

Teksti genereerimine ja vastused täheldatud keerukas mudelid on matemaatiliste arvutuste ja mustrite tuvastamise, mitte tõelise kiindumuse või emotsionaalse intelligentsuse tulemus.

2. Kas tehisintellekt võib hakata kahju tekitama ja lõpuks maailma valitsema?

Tänapäevased närvivõrgud töötavad ilma täielike meetoditega, et tagada nende järgimine konkreetsetele reeglitele. Näiteks on üllatavalt keeruline ülesanne takistada mudelil solvavat keelt kasutamast. Vaatamata jõupingutustele selliseid piiranguid kehtestada, alati on võimalusis mida mudel võib neist mööda hiilida.

Närvivõrkude tulevik

Kui liigume arenenumate närvivõrkude poole, näiteks hüpoteetiliste GPT-10 inimlike võimetega mudelit, muutub kontrolli väljakutse veelgi pakilisemaks. Kui neile süsteemidele antakse vabad käed ilma konkreetsete ülesannete või piiranguteta, võivad nende tegevused muutuda ettearvamatuks.

Arutelu nendest arengutest tuleneva negatiivse stsenaariumi tõenäosuse üle on väga erinev – hinnangud jäävad vahemikku 0.01–10%. Kuigi need tõenäosused võivad tunduda väikesed, võivad võimalikud tagajärjed olla katastroofilised, sealhulgas katastroofilised inimeste väljasuremine.

Jõupingutused joondamiseks ja juhtimiseks

Tooted nagu ChatGPT ja GPT-4 on näited käimasolevatest jõupingutustest, et viia närvivõrkude kavatsused vastavusse inimese eesmärkidega. Need mudelid on loodud juhiste järgimiseks, viisaka suhtlemise säilitamiseks ja täpsustavate küsimuste esitamiseks. Need juhtelemendid pole aga kaugeltki täiuslikud ja nende võrkude haldamise probleem pole isegi pooleldi lahendatud.

Närvivõrkude jaoks lollikindlate juhtimismehhanismide loomise väljakutse on tänapäeval tehisintellekti valdkonna üks olulisemaid uurimisvaldkondi. Ebakindlus selle probleemi lahendamise ja selleks vajalike meetodite osas suurendab probleemi kiireloomulisust.

seotud: 5 parimat tehisintellekti aktsiat, mida eelistavad miljardärid ja fondijuhid

3. Kas oma hääle, välimuse ja kõneks muutmise stiili üleslaadimine tehisintellekti on riskantne?

Ajastul, kus digitehnoloogia areneb kiiresti, kasvab mure isikliku teabe, näiteks hääle, välimuse ja tekstistiili ohutuse pärast. Kuigi digitaalse identiteedi varguse oht on tõeline, on oluline mõista kontekst ja meetmed selle väljakutsega tegelemiseks.

Digitaalne identiteet ja närvivõrgud

Närvivõrkudes pole küsimus isiklike atribuutide üleslaadimises, vaid pigem mudelite treenimises või ümberõppes, et jäljendada oma välimust, häält või teksti. Neid koolitatud mudeleid saab tõepoolest varastada, kopeerides skripti ja parameetrid, võimaldades neil töötada teises arvutis.

Selle tehnoloogia võimalik väärkasutus on märkimisväärne, kuna see on jõudnud tasemele, kus sügavvõltsitud videod ja hääle kloonimise algoritmid suudavad isikut veenvalt kopeerida. Sellise petliku sisu loomine võib olla kulukas ja aeganõudev, nõudes tuhandeid dollareid ja mitu tundi salvestamist. Kuid risk on käegakatsutav ja rõhutab vajadust usaldusväärsete tuvastamis- ja kinnitusmeetodite järele.

Jõupingutused identiteedi turvalisuse tagamiseks

Digitaalse identiteedivarguse probleemi lahendamiseks on käimas erinevad algatused. Startupid nagu WorldCoin, milles OpenAIEttevõtte juht Sam Altman on investeerinud, uurib uuenduslikke lahendusi. WorldCoini kontseptsioon hõlmab unikaalse võtme määramist igale isikut puudutavale teabele, mis võimaldab hilisemat tuvastamist. Seda meetodit võiks uudiste autentsuse kontrollimiseks rakendada ka massimeedias.

Vaatamata neile paljutõotavatele arengutele on selliste süsteemide rakendamine kõigis tööstusharudes keeruline ja ulatuslik ettevõtmine. Praegu on need lahendused alles prototüübi staadiumis ja nende laialdane kasutuselevõtt ei pruugi olla võimalik. järgmisel kümnendil.

4. Teadvuse arvutisse laadimine: reaalsus või ulme?

Idee inimteadvuse arvutisse ülekandmisest on olnud ulmehuvilistele põnev teema. Kuid kas see on midagi, mida praegune tehnoloogia või isegi tulevased edusammud võiksid saavutada? Mõiste elada igavesti läbi a digitaalne kaksik kindlasti haarab kujutlusvõimet, kuid tegelikkus on palju keerulisem.

Imitatsioon, kuid mitte dubleerimine

Olemasolevate tehnoloogiatega, nagu need, mis on leitud mudelid nagu GPT-4, on võimalik õpetada närvivõrku oma suhtlusstiili jäljendama, õppida isiklikke nalju ning isegi unikaalses stiilis ja esitlusviisis uusi välja mõelda. See aga ei ole teadvuse ülekandmise sünonüüm.

Teadvuse keerukus ulatub suhtlusstiilist ja isiklikest veidrustest palju kaugemale. Inimkonnal puudub endiselt konkreetne arusaam sellest, mis on teadvus, kuhu see talletub, kuidas see indiviide eristab ja mis täpselt teeb inimese enda ainulaadseks.

Võimalikud tulevikuvõimalused

Hüpoteetiline stsenaarium teadvuse ülekandmine nõuaks defiteadvuse kui mälestuste, kogemuste ja taju individuaalsete omaduste kombinatsiooni. Kui selline a defiKui nn vastu võtta, võib olla teoreetiline tee edasise elu simuleerimiseks nende teadmiste ülekandmise kaudu närvivõrku.

See teooria on aga vaid spekulatiivne ega põhine praegusel teaduslikul arusaamal ega tehnoloogilistel võimalustel. Teadvuse küsimus on üks sügavamaid ja tabamatumaid teemasid filosoofias, neuroteaduses ja kognitiivteaduses. Selle keerukus ulatub palju kaugemale voolu võimsusest tehisintellekti ja närvivõrgu tehnoloogia.

seotud: 10. aasta 2023 parimat tehisintellektiga tutvumisrakendust ja -saiti

5. Kas on tõsi, et tehisintellekt võtab inimestelt töö ära?

AI kaudu automatiseerimine mõjutab tõenäoliselt elukutseid, kus töö hõlmab rutiinset juhiste täitmist. Näiteks võib tuua maksuassistendid-konsultandid, kes aitavad deklaratsioonide ja kliiniliste uuringute tegemisel andmete haldajad kelle töö keerleb aruannete täitmise ja standarditega vastavusse viimise ümber. Nende rollide automatiseerimise potentsiaal on selge, arvestades, et vajalik teave on kergesti kättesaadav ja tööjõukulud on keskmisest kõrgemad.

Teisest küljest on sellised ametid nagu kokandus või bussijuhtimine lähitulevikus turvalised. Närvivõrkude ühendamine reaalse füüsilise maailmaga koos olemasolevate seaduste ja määrustega muudab automatiseerimise nendes valdkondades keerukamaks.

Muudatused ja võimalused

Automatiseerimine ei tähenda tingimata inimtöötajate täielikku väljavahetamist. Sageli viib see rutiinsete ülesannete optimeerimiseni, võimaldades inimestel keskenduda loomingulisematele ja kaasahaaravamatele kohustustele.

1. Ajakirjandus: Sellistes tööstusharudes nagu ajakirjandus, võivad närvivõrgud peagi aidata koostada artikleid koos teeside kogumiga, jättes inimkirjanijatele täpsed kohandused.

2. Haridus: Võib-olla on kõige põnevam muutus hariduses. Uuringud näitavad, et isikupärastatud lähenemisviisid parandada haridustulemusi. Tehisintellektiga saame igale õpilasele ette kujutada isikupärastatud abilisi, mis parandavad oluliselt hariduse kvaliteeti. Õpetajate rollid arenevad strateegilise planeerimise ja kontrolli suunas, keskendudes õppeprogrammide määramisele, teadmiste kontrollimisele ja üldise õppimise suunamisele.

6. AI ja kunstilised pildid: reprodutseerimine või vargus?

AI õpib, uurides erinevaid kunstivorme, tunnustades erinevaid stiile ja püüdes neid jäljendada. Protsess on sarnane inimese õppimisega, kus kunstiõpilased vaatlevad, analüüsivad ja jäljendavad erinevate kunstnike töid.

AI toimib vigade minimeerimise põhimõttel. Kui mudel kohtab koolituse ajal sarnast kujutist sadu kordi, võib ta selle pildi oma õppimisstrateegia osana meelde jätta. See ei tähenda, et võrk salvestab kujutist, vaid pigem tuvastab selle inimese mäluga sarnasel viisil.

Praktiline näide

Mõelge kunstitudengile, kes joonistab iga päev kaks pilti: üks kordumatu ja teine ​​Mona Lisa reproduktsioon. Pärast Mona Lisa korduvat joonistamist suudab õpilane seda märkimisväärse täpsusega reprodutseerida, kuid mitte täpselt. See õpitud taasloomise oskus ei võrdu originaalteose vargusega.

Närvivõrgud toimivad võrreldaval viisil. Nad õpivad kõikidest piltidest, mida nad treeningul kohtavad, kusjuures mõned pildid on tavalisemad ja seega täpsemini reprodutseeritud. See ei hõlma mitte ainult kuulsaid maale, vaid kõiki koolitusnäidis olevaid pilte. Kuigi duplikaatide kõrvaldamiseks on meetodeid, pole need veatud ja uuringud on näidanud, et teatud kujutised võivad treeningu ajal ilmuda sadu kordi.

seotud: 5 näpunäidet, kuidas saada oma CV AI-sõeluuringu tööriistadest mööda

7. Kas ma võin kasutada GPT-4 Google'i otsingute asemel?

Vastavalt sisehinnangutele poolt OpenAI, praegune juhtiv mudel, GPT-4, vastab õigesti umbes 70-80% ajast, olenevalt teemast. Kuigi see võib tunduda ideaalsest 100% täpsusest puudu, on see märkimisväärne võrreldes eelmise põlvkonna mudelitega põhinevad GPT-3.5 arhitektuur, mille täpsusaste oli 40–50%. See märkimisväärne jõudluse kasv saavutati 6–8 kuu jooksul pärast uuringut.

Kontekst on oluline

Ülaltoodud arvud on seotud küsimustega, mis on esitatud ilma konkreetse konteksti või kaasneva teabeta. Kui kontekst on esitatud, näiteks a Wikipedia leht, läheneb mudeli täpsus 100% -le, mis on kohandatud vastavalt allika õigsusele.

Eristamine kontekstivabade ja kontekstirikaste küsimuste vahel on ülioluline. Näiteks küsimus Einsteini sünnikuupäeva kohta ilma kaasneva teabeta toetub ainult mudeli sisemistele teadmistele. Kuid konkreetse allika või konteksti korral võib mudel anda täpsema vastuse.

Google'i otsingud GPT-4

Huvitav areng selles valdkonnas on Interneti-otsingu integreerimine GPT-4 ise. See võimaldab kasutajatel delegeerida osa Interneti-otsingust GPT-4, mis võib potentsiaalselt vähendada vajadust Google'i teavet käsitsi kasutada. See funktsioon nõuab aga tasulist tellimust.

Tulevikku vaadates

OpenAI Tegevjuht Sam Altman eeldab, et mudeli faktilise teabe usaldusväärsus paraneb jätkuvalt ja selle aspekti täiustamiseks on kavandatud 1.5–2 aastat.

8. Kas AI võib olla loominguline?

Mõnede jaoks loovus on loomupärane võime, mis on kõigil inimestel erineval määral olemas. Teised võivad väita, et loovus on õpitud oskus või et see piirdub konkreetsete elukutsete või tegevustega. Isegi inimeste seas on erinevusi loominguline võime. Seetõttu tuleb inimese loovuse ja närvivõrgu loovuse võrdlemisel hoolikalt kaaluda, mida loovus tegelikult endast kujutab.

Närvivõrgud ja kunstilisus

Hiljutised arengud on võimaldanud närvivõrkudel luua kunsti ja luulet. Mõned modellid on valmistanud töid, mis võiksid jõuda amatöörvõistluste finaali. Kuid see ei esine pidevalt; edu võib olla juhuslik, võib-olla üks sajast katsest.

Arutelu

Ülaltoodud teave on õhutanud intensiivseid vaidlusi. Arvamused selle kohta, kas närvivõrke võib pidada loominguliseks, on väga erinevad. Mõned väidavad, et oskus luua luuletus või maal, isegi kui see õnnestub ainult aeg-ajalt, on loovuse vorm. Teised usuvad kindlalt, et loovus on eranditult inimese omadus, mis on seotud emotsioonide, kavatsuste ja teadvusega.

Loovuse subjektiivne olemus muudab arutelu veelgi keerukamaks. Isegi inimeste vahel võib loovuse mõistmine ja väärtustamine olla väga erinev.

Praktilised tagajärjed

Lisaks filosoofilisele arutelule tuleb kaaluda ka praktilisi tagajärgi. Kui närvivõrgud võivad tõepoolest olla loomingulised, siis mida see tähendab loomingulisest väljundist sõltuvate tööstusharude jaoks? Kas masinad võivad teatud valdkondades inimese loovust suurendada või isegi asendada? Need küsimused ei ole pelgalt teoreetilised, vaid neil on ka reaalne tähtsus.

seotud: 5. aasta 2023 parimat AI-fotomikserit: segage kaks pilti võrgus

9. Kas AI saab tõesti mõelda?

Et uurida, kas närvivõrgud suudavad mõelda, peame kõigepealt mõistma, mis on mõte. Näiteks, kui pidada mõistmise protsessi, kuidas ukse avamiseks võtit kasutada, kui mõtteprotsessi, siis võivad mõned väita, et närvivõrgud on võimeline sarnaseks arutlemiseks. Need võivad seostada olekuid ja soovitud tulemusi. Teised võivad selle vaidlustada, märkides, et närvivõrgud sõltuvad korduvast kokkupuutest andmetega, sarnaselt inimestega, kes õpivad korduva vaatluse kaudu.

Innovatsioon ja ühised mõtted

Arutelu muutub keerukamaks, kui võtta arvesse uuenduslikke mõtteid või ideid, mida tavaliselt ei väljendata. Närvivõrk võib kord miljoni katse jooksul genereerida uudse idee, kuid kas see kvalifitseerub mõtteks? Kuidas see erineb juhuslikust genereerimisest? Kui inimesed tekitavad aeg-ajalt ka ekslikke või ebaefektiivseid mõtteid, kus jookseb piir inimese ja masinmõtlemise vahele?

Tõenäosus ja ideede genereerimine

Tõenäosuse mõiste lisab veel ühe keerukuse kihi. Närvivõrk võib anda miljoneid erinevaid vastuseid ja nende hulgas võib olla mõni uuenduslik või sisukas. Kas teatud tähenduslike ja mõttetute mõtete suhe kinnitab mõtlemisvõimet?

AI arenev mõistmine

Ajalooliselt on masinad välja töötatud keeruliste probleemide lahendamiseks, nt Turingi testi läbimine, väravapostid eest defiluureandmed on nihkunud. See, mida kunagi 80 aastat tagasi peeti imeliseks, on nüüd levinud tehnoloogia ja defiarusaam sellest, mis on AI, areneb pidevalt.

10. Kuidas saaks ChatGPT tehakse üldse? Ja Midjourney või DALL-E?

Närvivõrgud, idee, mis sai alguse 20. sajandi keskel, on muutunud keskseks mudelid nagu ChatGPT ja DALL-E. Kuigi varasemad ideed võivad tänapäevaste standardite järgi tunduda lihtsustatud, panid need aluse mõistmisele, kuidas bioloogilise aju tööd korrata. matemaatilised mudelid. Siin on põhimõtete uurimine, mis muudavad need närvivõrgud võimalikuks.

1. Inspiratsioon loodusest:

Mõiste "närvivõrk" ammutab inspiratsiooni bioloogilistest neuronitest, aju peamistest funktsionaalsetest üksustest. Need kunstlikud konstruktsioonid sisaldavad sõlmi või tehisneuroneid, mis jäljendavad loodusliku ajufunktsiooni paljusid aspekte. See side bioloogiaga on andnud väärtuslikke teadmisi kaasaegsete arhitektuuride loomisest.

2. Matemaatika kui tööriist:

Närvivõrgud on matemaatilised mudelid, mis võimaldavad meil kasutada nende mudelite analüüsimiseks ja hindamiseks matemaatiliste tehnikate rikkalikke ressursse. Lihtne näide on funktsioon, mis võtab sisendiks arvu ja lisab sellele kaks, näiteks f(4) = 6. Kuigi see on põhifunktsioon, võivad närvivõrgud kujutada palju keerukamaid seoseid.

3. Mitmetähenduslike ülesannete käsitlemine:

Traditsiooniline programmeerimine jääb alla selliste ülesannete lahendamisel, kus sisendite ja väljundite vahelist suhet ei ole lihtne kirjeldada. Võtke näiteks kasside ja koerte piltide kategoriseerimine. Vaatamata nende sarnasustele suudavad inimesed neid kergesti eristada, kuid selle eristuse algoritmiline väljendamine on keeruline.

4. Koolitus ja andmetest õppimine:

Närvivõrkude tugevus seisneb nende võimes andmetest õppida. Arvestades kahte pildikomplekti (nt kassid ja koerad), õpib mudel neid eristama, treenides ennast seoseid leidma. Katse-eksituse ja tehisneuronite kohandamise abil täiustab see oma võimet neid õigesti klassifitseerida.

5. Suurte mudelite jõud:

Teoreetiliselt suudab piisavalt suur närvivõrk, millel on piisavalt märgistatud andmeid, õppida mis tahes keerukat funktsiooni. Väljakutsed seisnevad aga vajalikus arvutusvõimsuses ja õigesti klassifitseeritud andmete kättesaadavuses. See keerukus muudab suured mudelid sarnaseks ChatGPT peaaegu võimatu täielikult analüüsida.

6. Spetsialiseeritud koolitus:

ChatGPTNäiteks koolitati kahte konkreetset ülesannet: järgmise sõna ennustamine kontekstis ja mittesolvavate, kuid kasulike ja arusaadavate vastuste tagamine. Need täpsed koolituseesmärgid on aidanud kaasa selle populaarsusele ja laialdasele kasutamisele.

7. Pidev mõistmise väljakutse:

Vaatamata nendele edusammudele mõistab täielikult suurte ja keerukate asjade sisemist tööd mudelid on jätkuvalt aktiivse uurimistöö valdkond. Nende keerukate protsesside demüstifitseerimise püüdlus on jätkuvalt hõivatud mõne valdkonna parimate teadlastega.

KKK

Kuigi idee enda digitaalsest koopiast on endiselt suuresti spekulatiivne, võimaldab kaasaegne tehnoloogia meil jäädvustada ja arhiveerida paljusid meie digitaalse jalajälje elemente, nagu fotod, videod ja kirjutised.

Närvivõrgud õpivad saadud andmete põhjal sisse ja need andmed võivad sisaldada eelarvamusi või ebatäpsusi. Eksperdid rõhutavad kvaliteetsete andmete kasutamise ja pideva jälgimise tähtsust, et võrgu prognoosid oleksid võimalikult täpsed.

Vastupidiselt populaarsele kirjandusele ja filminarratiividele, inim-defined-reeglid ja algoritmid reguleerivad praeguste AI-süsteemide toimimist. Tehnika praegune seis keelab "masinate ülestõusu", kuna masinatel puudub autonoomne tahe või soov.

AI alamhulk, mida nimetatakse närvivõrkudeks, töötleb teavet, meenutades inimaju võrgustatud neuronite struktuuri. Laiemas plaanis viitab tehisintellekt riist- või tarkvarale, mis on võimeline sooritama toiminguid, mis tavaliselt nõuavad inimese intelligentsust.

Närvivõrgud õpivad läbi a protsess, mida nimetatakse koolituseks, kus neile söödetakse suurel hulgal andmeid ja nad kohandavad oma sisemisi parameetreid, et minimeerida ennustuste viga. Seda iteratiivset protsessi juhivad matemaatilised optimeerimismeetodid.

Närvivõrkudele, eriti süvaõppe mudelitele, viidatakse sageli kui "mustad kastid" nende keerukuse tõttu. Kuigi mõnede otsuste tõlgendamiseks on meetodeid, võib närvivõrgu otsustusprotsessi kõigi aspektide jälgimine olla keeruline.

Närvivõrgud ise ei ole oma olemuselt kallutatud, kuid võivad peegeldada võrgus esinevaid eelarvamusi koolituse andmed. See rõhutab vastutustundliku andmete kogumise ja töötlemise tähtsust.

Mõned närvivõrgud on loodud selleks kunsti luua, muusikat ja isegi kirjutamist. Kuigi need loomingud võivad olla uudsed ja intrigeerivad, on see, kas need kujutavad endast "loovust", endiselt filosoofilise arutelu teema.

Jah, konkreetsed rünnakud, näiteks võistlevad näited, kus sisendandmete väikesed muudatused võivad põhjustada valed väljundid, võivad muuta närvivõrgud haavatavaks. Eksperdid töötavad pidevalt, et töötada välja kaitsemehhanismid seda tüüpi haavatavuste vastu.

Närvivõrkude eetilised kaalutlused hõlmavad eelarvamuste, läbipaistvuse, privaatsuse ja vastutusega seotud probleeme. Õiged juhised, eeskirjad ja järelevalve on üliolulised nende muredega tegeleda.

Pange see kokku

Närvivõrkude tohutus valdkonnas on palju keerulisi detaile, mis võivad põhjustada arusaamatusi või väärarusaamu. Loodame kummutada müüte ja anda oma lugejatele täpset teavet, arutades neid küsimusi avalikult teemaspetsialistidega. Kaasaegse tehisintellekti tehnoloogia põhikomponendina arenevad närvivõrgud ja koos nendega ka meie arusaam. Selle põneva valdkonna tuleviku suunas liikumiseks on oluline avatud suhtlemine, pidev õppimine ja vastutustundlik rakendamine.

Loe rohkem:

• 10 olulist äri- ja eluõpetust OpenAI Tegevjuht Sam Altman
• T9-ajastu vestlusrobotite areng ja GPT-1 et ChatGPT
• Krüptokonverents LA saabub Anaheimi konverentsikeskusesse
• Millised on tehisintellekti eelised ja puudused kirjutamisel?
• Tekst 3D-ks: Google on välja töötanud närvivõrgu, mis genereerib tekstikirjeldustest 3D-mudeleid