10 سوال اشتباه در مورد هوش مصنوعی و شبکه های عصبی در سال 2023

از آنجایی که حوزه هوش مصنوعی و شبکه های عصبی به طور مداوم در حال پیشرفت و پیچیده تر شدن است، سوء تفاهم ها و سوالات زیادی وجود دارد که ممکن است مردم تمایلی به پرسیدن آنها نداشته باشند. ما با کارشناسان شناخته شده هوش مصنوعی به بحث در مورد ده سوال متداول در مورد شبکه های عصبی پرداختیم تا این مسائل را روشن کنیم. آنچه ایشان گفتند چنین بود:

نکات طرفدار
1. این شگفت انگیز را بررسی کنید 10+ تولیدکننده هوش مصنوعی متن به ویدیو که می تواند متن را به ویدیوهای جذاب تبدیل کند.
2. این دستورات مفید برای به چالش کشیدن مولدهای هنر هوش مصنوعی مانند طراحی شده اند Midjourney و DALL-E برای ایجاد تصاویر بصری خیره کننده بر اساس توضیحات متنی.
3. این دستورالعمل ها را دنبال کنید تا دنیای هنرهای بدون سانسور تولید شده توسط هوش مصنوعی را بدون محدودیت کشف کنید.

1. آیا ممکن است هوش مصنوعی عاشق شود؟

شبکه های عصبی هستند مدل های ریاضی الهام گرفته از ساختار مغز انسان آنها از گره های به هم پیوسته یا "نورون" تشکیل شده اند که اطلاعات را پردازش می کنند. با یادگیری از داده ها، آنها می توانند وظایف خاصی مانند تولید متن، تشخیص تصویر، یا حتی شبیه سازی سبک های نوشتاری شبیه انسان.

آیا هوش مصنوعی می تواند «عشق» کند؟

مفهوم عشق ذاتاً با آگاهی، خودآگاهی، همدلی و طیفی از فرآیندهای پیچیده هیجانی و شناختی مرتبط است. با این حال، شبکه های عصبی این ویژگی ها را ندارند.

به عنوان مثال، اگر زمینه و دستورالعمل مناسب داده شود، می توان یک شبکه عصبی را برای تولید متنی شبیه نامه عاشقانه آموزش داد. اگر فصل اول یک داستان عاشقانه ارائه شود و از او خواسته شود که به همان شیوه ادامه دهد، مدل مطابقت خواهد کرد. اما این کار را بر اساس الگوها و احتمال آماری انجام می دهد، نه به دلیل ارتباط عاطفی یا احساس محبت.

یکی دیگر از جنبه های حیاتی که باید در نظر گرفت حافظه است. در شکل اولیه خود، شبکه های عصبی توانایی حفظ اطلاعات بین پرتاب های مختلف را ندارند. آنها بدون تداوم یا آگاهی از فعل و انفعالات گذشته کار می کنند و اساساً پس از هر بار استفاده به "تنظیمات کارخانه" خود باز می گردند.

حافظه و شبکه های عصبی

در حالی که حافظه را می توان به طور مصنوعی به یک شبکه عصبی اضافه کرد و به آن اجازه می داد به «خاطرات» یا داده های گذشته ارجاع دهد، این مدل را با آگاهی یا احساسات آغشته نمی کند. حتی با یک جزء حافظه، پاسخ شبکه عصبی توسط الگوریتم های ریاضی و احتمالات آماری دیکته می شود، نه تجربه یا احساسات شخصی.

مفهوم عاشق شدن یک شبکه عصبی ایده ای فریبنده اما خیالی است. مدل های فعلی هوش مصنوعی، صرف نظر از پیچیدگی و قابلیت هایشان، ظرفیت تجربه احساساتی مانند عشق را ندارند.

تولید متن و پاسخ ها به صورت پیچیده مشاهده شد مدل نتیجه محاسبات ریاضی و تشخیص الگو هستند، نه محبت واقعی یا هوش هیجانی.

2. آیا هوش مصنوعی می تواند شروع به ایجاد آسیب کند و در نهایت بر جهان حکومت کند؟

شبکه‌های عصبی امروزی بدون روش‌های اثبات کامل کار می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که از قوانین خاصی پیروی می‌کنند. به عنوان مثال، جلوگیری از استفاده یک مدل از زبان توهین آمیز یک کار چالش برانگیز شگفت انگیز است. علیرغم تلاش ها برای ایجاد چنین محدودیت هایی، همیشه راهی وجود داردs که مدل ممکن است برای دور زدن آنها پیدا کند.

آینده شبکه های عصبی

همانطور که به سمت شبکه های عصبی پیشرفته تر مانند فرضی حرکت می کنیم GPT-10 مدل با توانایی‌های انسان‌مانند، چالش کنترل حتی مهم‌تر می‌شود. اگر به این سیستم ها بدون وظایف یا محدودیت های خاص اختیار داده می شد، اقدامات آنها غیرقابل پیش بینی می شد.

بحث در مورد احتمال یک سناریوی منفی ناشی از این تحولات به طور گسترده ای متفاوت است، با تخمین ها از 0.01٪ تا 10٪. در حالی که این احتمالات ممکن است کم به نظر برسند، پیامدهای بالقوه می تواند فاجعه بار باشد، از جمله احتمال وقوع انقراض انسان.

تلاش در همسویی و کنترل

محصولاتی مانند ChatGPT و GPT-4 نمونه هایی از تلاش های مداوم برای همسوسازی اهداف شبکه های عصبی با اهداف انسانی هستند. این مدل‌ها برای پیروی از دستورالعمل‌ها، حفظ تعامل مؤدبانه و پرسیدن سؤال‌های روشن‌کننده طراحی شده‌اند. با این حال، این کنترل ها به دور از کامل بودن هستند و مشکل مدیریت این شبکه ها حتی تا نیمه حل نشده است.

چالش ایجاد مکانیسم‌های کنترل بی‌خطر برای شبکه‌های عصبی یکی از حیاتی‌ترین زمینه‌های تحقیقاتی در زمینه هوش مصنوعی امروزه است. عدم اطمینان در مورد اینکه آیا می توان این مشکل را حل کرد و روش های مورد نیاز برای انجام این کار، تنها بر فوریت موضوع می افزاید.

مربوط: 5 سهام برتر هوش مصنوعی ترجیح داده شده توسط میلیاردرها و مدیران صندوق

3. آیا آپلود صدا، ظاهر و سبک تبدیل متن به گفتار در هوش مصنوعی خطرناک است؟

در عصری که فناوری های دیجیتال به سرعت در حال پیشرفت هستند، نگرانی ها در مورد ایمنی اطلاعات شخصی مانند صدا، ظاهر و سبک متن در حال افزایش است. در حالی که تهدید سرقت هویت دیجیتال واقعی است، درک آن ضروری است زمینه و اقدامات برای رسیدگی به این چالش در نظر گرفته شده است.

هویت دیجیتال و شبکه های عصبی

در شبکه‌های عصبی، موضوع آپلود ویژگی‌های شخصی نیست، بلکه آموزش یا آموزش مجدد مدل‌هایی برای تقلید از ظاهر، صدا یا متن شخص است. این مدل‌های آموزش‌دیده را می‌توان با کپی کردن اسکریپت و پارامترها به سرقت برد و به آنها اجازه داد روی رایانه دیگری اجرا شوند.

سوء استفاده احتمالی از این فناوری قابل توجه است، زیرا به سطحی رسیده است فیلم های عمیق و الگوریتم های شبیه سازی صدا می توانند به طور قانع کننده ای یک فرد را تکرار کنند. ایجاد چنین محتوای فریبنده ای می تواند پرهزینه و زمان بر باشد و به هزاران دلار و چندین ساعت ضبط نیاز دارد. با این حال، خطر ملموس است و بر نیاز به روش‌های شناسایی و تأیید قابل اعتماد تأکید دارد.

تلاش برای تضمین امنیت هویت

ابتکارات مختلفی برای مقابله با مشکل سرقت هویت دیجیتال در حال انجام است. استارتاپ هایی مانند WorldCoin که در آن OpenAIرئیس سام آلتمن سرمایه گذاری کرده است، در حال بررسی راه حل های نوآورانه است. مفهوم WorldCoin شامل تخصیص یک کلید منحصر به فرد برای هر بخش از اطلاعات در مورد یک شخص است که امکان شناسایی بعدی را فراهم می کند. این روش می‌تواند در رسانه‌های جمعی نیز برای تأیید صحت اخبار اعمال شود.

علیرغم این پیشرفت‌های امیدوارکننده، پیاده‌سازی چنین سیستم‌هایی در تمام صنایع، یک تلاش پیچیده و در مقیاس بزرگ است. در حال حاضر، این راه حل ها در مرحله نمونه اولیه باقی می مانند و پذیرش گسترده آنها ممکن است در داخل کشور امکان پذیر نباشد. دهه آینده.

4. بارگذاری آگاهی در رایانه: واقعیت یا علمی تخیلی؟

ایده انتقال هوشیاری انسان به رایانه موضوعی جذاب برای علاقه مندان به داستان های علمی تخیلی بوده است. اما آیا این چیزی است که فناوری فعلی یا حتی پیشرفت های آینده می تواند به آن دست یابد؟ مفهوم زندگی برای همیشه از طریق الف دوقلوی دیجیتال مطمئناً تخیل را تسخیر می کند، اما واقعیت بسیار پیچیده تر است.

تقلید اما نه تکراری

با فن آوری های موجود، مانند آنچه در مدل هایی مانند GPT-4، می توان به شبکه عصبی تقلید از سبک ارتباطی خود، یادگیری جوک های شخصی و حتی ابداع شوخی های جدید به سبک و شیوه ارائه منحصر به فرد را آموزش داد. با این حال، این مترادف با انتقال آگاهی فرد نیست.

پیچیدگی هوشیاری بسیار فراتر از سبک ارتباطی و هنجارهای شخصی است. بشریت هنوز فاقد درک مشخصی از اینکه آگاهی چیست، کجا ذخیره می‌شود، چگونه افراد را متمایز می‌کند و دقیقاً چه چیزی یک فرد را منحصر به فرد می‌کند، ندارد.

احتمالات آینده بالقوه

سناریوی فرضی از انتقال آگاهی نیاز خواهد داشت defiآگاهی به عنوان ترکیبی از خاطرات، تجربیات و ویژگی های فردی ادراک است. اگر چنین است defiدر صورت پذیرفته شدن، ممکن است یک مسیر نظری برای شبیه سازی زندگی بیشتر از طریق انتقال این دانش به یک شبکه عصبی وجود داشته باشد.

با این حال، این نظریه صرفاً حدس و گمان است و مبتنی بر درک علمی فعلی یا قابلیت‌های تکنولوژیکی نیست. مسئله آگاهی یکی از عمیق ترین و مبهم ترین موضوعات در فلسفه، عصب شناسی و علوم شناختی است. پیچیدگی آن بسیار فراتر از ظرفیت جریان است هوش مصنوعی و فناوری شبکه های عصبی

مربوط: 10 اپلیکیشن و سایت برتر دوستیابی هوش مصنوعی برای سال 2023

5. آیا این درست است که هوش مصنوعی کار را از مردم می گیرد؟

اتوماسیون از طریق هوش مصنوعی احتمالاً بر مشاغلی تأثیر می گذارد که در آن کار شامل اجرای معمول دستورالعمل ها می شود. به عنوان مثال می توان به دستیاران-مشاوران مالیاتی اشاره کرد که در اظهارنامه ها و کارآزمایی های بالینی کمک می کنند مدیران داده که کارشان حول پر کردن گزارش ها و تطبیق آنها با استانداردها می چرخد. پتانسیل اتوماسیون در این نقش ها واضح استبا توجه به اینکه اطلاعات لازم به راحتی در دسترس است و هزینه نیروی کار بالاتر از حد متوسط ​​است.

از سوی دیگر، حرفه هایی مانند آشپزی یا رانندگی اتوبوس برای آینده قابل پیش بینی ایمن باقی می مانند. چالش اتصال شبکه های عصبی به دنیای فیزیکی واقعی، همراه با قوانین و مقررات موجود، اتوماسیون در این زمینه ها را به یک تلاش پیچیده تر تبدیل می کند.

تغییرات و فرصت ها

اتوماسیون لزوماً به معنای جایگزینی کامل کارگران انسانی نیست. اغلب منجر به بهینه سازی وظایف معمول می شود و به افراد اجازه می دهد بر روی مسئولیت های خلاقانه تر و جذاب تر تمرکز کنند.

1. روزنامه نگاری: در صنایعی مانند روزنامه‌نگاری، شبکه‌های عصبی ممکن است به زودی در تهیه پیش‌نویس مقالات با مجموعه‌ای از پایان‌نامه‌ها کمک کنند و نویسندگان انسانی را مجبور به انجام تنظیمات دقیق کنند.

2. آموزش: شاید هیجان انگیزترین تحول در آموزش نهفته باشد. تحقیقات نشان می دهد که رویکردهای شخصی بهبود نتایج آموزشی با هوش مصنوعی، ما می توانیم دستیارهای شخصی سازی شده را برای هر دانش آموز متصور شویم که کیفیت آموزش را به طور چشمگیری افزایش می دهد. نقش معلمان به سمت برنامه ریزی و کنترل استراتژیک، با تمرکز بر تعیین برنامه های مطالعه، آزمایش دانش و هدایت یادگیری کلی تکامل خواهد یافت.

6. هوش مصنوعی و تصاویر هنری: تولید مثل یا سرقت؟

هوش مصنوعی با مطالعه انواع مختلف هنر، شناخت سبک های مختلف و تلاش برای تقلید از آنها می آموزد. فرآیند شبیه یادگیری انسان است، جایی که دانشجویان هنر آثار هنرمندان مختلف را مشاهده، تجزیه و تحلیل و تقلید می کنند.

هوش مصنوعی بر اساس اصل کمینه سازی خطا عمل می کند. اگر یک مدل در طول آموزش صدها بار با یک تصویر مشابه روبرو شود، ممکن است آن تصویر را به عنوان بخشی از استراتژی یادگیری خود به خاطر بسپارد. این بدان معنا نیست که شبکه تصویر را ذخیره می کند، بلکه آن را به روشی شبیه به حافظه انسان تشخیص می دهد.

یک مثال عملی

دانشجوی هنر را در نظر بگیرید که هر روز دو تصویر می کشد: یکی منحصر به فرد و دیگری تولید مثلی از مونالیزا. پس از کشیدن مکرر مونالیزا، دانش آموز می تواند آن را با دقت قابل توجهی بازتولید کند، اما نه دقیقا. این توانایی آموخته شده برای بازآفرینی مساوی با سرقت اثر اصلی نیست.

شبکه های عصبی به شیوه ای قابل مقایسه عمل می کنند. آنها از تمام تصاویری که در طول آموزش با آنها مواجه می شوند، یاد می گیرند، برخی از تصاویر رایج تر هستند و بنابراین با دقت بیشتری بازتولید می شوند. این نه تنها شامل نقاشی های معروف بلکه هر تصویری در نمونه آموزشی می شود. اگرچه روش هایی برای حذف موارد تکراری وجود دارد، اما آنها بی عیب نیستند و تحقیقات نشان داده است که برخی از تصاویر ممکن است صدها بار در طول تمرین ظاهر شوند.

مربوط: 5 نکته برای استفاده از رزومه از ابزارهای غربالگری هوش مصنوعی

7. می توانم استفاده کنم GPT-4 به جای جستجوی گوگل؟

بر اساس برآوردهای داخلی توسط OpenAI، مدل پیشرو فعلی، GPT-4، بسته به موضوع در حدود 70-80٪ مواقع به درستی پاسخ می دهد. در حالی که ممکن است به نظر برسد که این دقت 100٪ ایده آل نیست، اما نشان دهنده یک نکته قابل توجه است نسبت به مدل های نسل قبلی بهبود یافته است بر اساس GPT-3معماری .5 که دارای دقت 40-50 درصد بود. این افزایش قابل توجه عملکرد در طی 6-8 ماه تحقیق به دست آمد.

زمینه اهمیت دارد

ارقام ذکر شده در بالا مربوط به سوالاتی است که بدون زمینه خاص یا اطلاعات همراه پرسیده می شود. زمانی که زمینه ارائه می شود، مانند الف Wikiصفحه پدیا، دقت مدل به 100% نزدیک می شود که برای صحت منبع تنظیم شده است.

تمایز بین سؤالات بدون زمینه و سؤالات غنی از زمینه بسیار مهم است. به عنوان مثال، یک سوال در مورد تاریخ تولد انیشتین بدون هیچ گونه اطلاعات همراه، تنها به دانش داخلی مدل متکی است. اما با یک منبع یا زمینه خاص، مدل می تواند پاسخ دقیق تری ارائه دهد.

جستجوی گوگل در داخل GPT-4

یک پیشرفت جالب در این زمینه است ادغام جستجوهای اینترنتی در داخل GPT-4 خود این به کاربران امکان می دهد بخشی از جستجوی اینترنتی را به آن واگذار کنند GPT-4، به طور بالقوه نیاز به اطلاعات Google را به صورت دستی کاهش می دهد. اما این ویژگی به اشتراک پولی نیاز دارد.

با نگاه به آینده

OpenAI مدیر عامل شرکت سام آلتمن پیش بینی می کند که قابلیت اطمینان اطلاعات واقعی در مدل به بهبود ادامه خواهد داد، با یک جدول زمانی پیش بینی شده 1.5-2 سال برای اصلاح بیشتر این جنبه.

8. آیا هوش مصنوعی می تواند خلاق باشد؟

برای برخی خلاقیت یک توانایی ذاتی است، چیزی که همه انسانها به درجات مختلف از آن برخوردارند. برخی دیگر ممکن است استدلال کنند که خلاقیت یک مهارت آموخته شده است یا اینکه محدود به حرفه ها یا فعالیت های خاص است. حتی در بین انسان ها نیز تفاوت هایی وجود دارد توانایی خلاق. بنابراین، مقایسه خلاقیت انسان با یک شبکه عصبی مستلزم بررسی دقیق آنچه خلاقیت واقعاً مستلزم آن است.

شبکه های عصبی و هنر

تحولات اخیر شبکه های عصبی را قادر به خلق هنر و شعر کرده است. برخی از مدل ها آثاری تولید کرده اند که می توانند به فینال مسابقات آماتوری راه پیدا کنند. با این حال، این به طور مداوم رخ نمی دهد. موفقیت ممکن است پراکنده باشد، شاید یکی از صد تلاش.

بحث

اطلاعات فوق بحث های شدیدی را برانگیخته است. نظرات در مورد اینکه آیا شبکه های عصبی را می توان خلاقانه در نظر گرفت بسیار متفاوت است. برخی استدلال می کنند که توانایی خلق یک شعر یا نقاشی، حتی اگر گهگاهی موفق باشد، نوعی خلاقیت را تشکیل می دهد. برخی دیگر قاطعانه بر این باورند که خلاقیت منحصراً یک ویژگی انسانی است که توسط احساسات، قصد و آگاهی محدود می شود.

ماهیت ذهنی خلاقیت پیچیدگی بیشتری به بحث می‌افزاید. حتی در بین مردم، درک و قدردانی از خلاقیت می تواند بسیار متفاوت باشد.

مفاهیم عملی

فراتر از بحث فلسفی، پیامدهای عملی وجود دارد که باید در نظر گرفت. اگر شبکه‌های عصبی واقعاً می‌توانند خلاق باشند، برای صنایع متکی به خروجی خلاق چه معنایی دارد؟ آیا ماشین‌ها می‌توانند خلاقیت انسان را در زمینه‌های خاصی تقویت یا حتی جایگزین کنند؟ این سؤالات صرفاً نظری نیستند، بلکه دارای اهمیت واقعی هستند.

مربوط: 5 میکسر عکس برتر هوش مصنوعی در سال 2023: ترکیب دو تصویر آنلاین

9. آیا هوش مصنوعی واقعاً می تواند فکر کند؟

برای بررسی اینکه آیا شبکه های عصبی می توانند فکر کنند، ابتدا باید بفهمیم که یک فکر چیست. مثلا، اگر فرآیند درک نحوه استفاده از کلید برای باز کردن در را به عنوان یک فرآیند فکری در نظر بگیریم، ممکن است برخی استدلال کنند که شبکه های عصبی قادر به استدلال مشابه. آنها می توانند حالت ها و نتایج مورد نظر را به هم مرتبط کنند. برخی دیگر ممکن است این موضوع را به چالش بکشند و خاطرنشان کنند که شبکه‌های عصبی بر قرار گرفتن مکرر در معرض داده‌ها متکی هستند، دقیقاً مانند یادگیری انسان از طریق مشاهده مکرر.

نوآوری و افکار مشترک

این بحث زمانی پیچیده تر می شود که افکار یا ایده های نوآورانه ای را در نظر می گیریم که معمولاً بیان نمی شوند. یک شبکه عصبی ممکن است یک ایده بدیع را یک بار در هر میلیون تلاش ایجاد کند، اما آیا این به عنوان تفکر واجد شرایط است؟ این چه تفاوتی با نسل تصادفی دارد؟ اگر انسان ها نیز گهگاه افکار اشتباه یا بی اثر را تولید کنند، مرز بین تفکر انسان و ماشین کجاست؟?

احتمال و تولید ایده

مفهوم احتمال لایه دیگری از پیچیدگی را اضافه می کند. یک شبکه عصبی می‌تواند میلیون‌ها پاسخ مختلف تولید کند، و در میان آنها، ممکن است چند پاسخ نوآورانه یا معنادار وجود داشته باشد. آیا نسبت معینی از افکار معنی دار به بی معنی ظرفیت تفکر را تأیید می کند؟

درک تکاملی هوش مصنوعی

از نظر تاریخی، ماشین‌ها برای حل مسائل پیچیده مانند قبولی در آزمون تورینگ، تیرک دروازه برای defiهوش عمومی تغییر کرده است. چیزی که 80 سال پیش زمانی معجزه آسا در نظر گرفته می شد، اکنون فناوری رایج است defiمفهوم آنچه که هوش مصنوعی را تشکیل می دهد به طور مداوم در حال تکامل است.

10. چگونه می تواند ChatGPT اصلا ساخته شود؟ و Midjourney یا DALL-E؟

شبکه‌های عصبی، ایده‌ای که در اواسط قرن بیستم سرچشمه گرفت، به مرکزی برای عملکرد تبدیل شده است. مدل هایی مانند ChatGPT و DALL-E. اگرچه ممکن است ایده های اولیه با توجه به استانداردهای امروزی ساده شده به نظر برسند، آنها پایه و اساس درک چگونگی تکرار عملکرد یک مغز بیولوژیکی را از طریق ایجاد کردند. مدل های ریاضی. در اینجا به بررسی اصولی می‌پردازیم که این شبکه‌های عصبی را ممکن می‌سازند.

1. الهام از طبیعت:

اصطلاح "شبکه عصبی" خود از نورون های بیولوژیکی، واحدهای عملکردی اصلی مغز الهام می گیرد. این سازه های مصنوعی شامل گره ها یا نورون های مصنوعی هستند که بسیاری از جنبه های عملکرد طبیعی مغز را تقلید می کنند. این ارتباط با زیست شناسی بینش های ارزشمندی را در مورد ایجاد معماری های مدرن ارائه کرده است.

2. ریاضیات به عنوان ابزار:

شبکه های عصبی مدل های ریاضی هستند که به ما امکان می دهند از منابع غنی تکنیک های ریاضی برای تجزیه و تحلیل و ارزیابی این مدل ها استفاده کنیم. یک مثال ساده تابعی است که یک عدد را به عنوان ورودی می گیرد و دو عدد به آن اضافه می کند، مانند f(4) = 6. در حالی که این یک تابع پایه است، شبکه های عصبی می توانند روابط بسیار پیچیده تری را نشان دهند.

3. رسیدگی به وظایف مبهم:

برنامه نویسی سنتی در مواجهه با وظایفی که رابطه بین ورودی ها و خروجی ها به راحتی قابل توصیف نیست، کوتاهی می کند. دسته بندی تصاویر گربه ها و سگ ها را مثال بزنید. با وجود شباهت ها، انسان ها به راحتی می توانند بین آنها تمایز قائل شوند، اما بیان این تمایز به صورت الگوریتمی پیچیده است.

4. آموزش و یادگیری از داده ها:

قدرت شبکه های عصبی در توانایی آنها برای یادگیری از داده ها نهفته است. با توجه به دو مجموعه تصویر (مثلا گربه ها و سگ ها)، مدل یاد می گیرد که با آموزش خود برای یافتن ارتباطات، آنها را متمایز کند. از طریق آزمون و خطا، و تنظیم نورون های مصنوعی خود، توانایی خود را برای طبقه بندی صحیح آنها بهبود می بخشد.

5. قدرت مدل های بزرگ:

از نظر تئوری، یک شبکه عصبی به اندازه کافی بزرگ با داده های برچسب گذاری شده کافی می تواند هر عملکرد پیچیده ای را یاد بگیرد. با این حال، چالش ها در قدرت محاسباتی مورد نیاز و در دسترس بودن داده های طبقه بندی شده به درستی است. این پیچیدگی باعث می شود مدل های بزرگ مانند ChatGPT تجزیه و تحلیل کامل تقریبا غیرممکن است.

6. آموزش تخصصی:

ChatGPTبه عنوان مثال، برای دو کار خاص آموزش دیده بود: پیش بینی کلمه بعدی در یک زمینه و اطمینان از پاسخ های غیر توهین آمیز و در عین حال مفید و قابل درک. این اهداف آموزشی دقیق به محبوبیت و استفاده گسترده آن کمک کرده است.

7. چالش مداوم درک:

با وجود این پیشرفت ها، درک کامل عملکرد درونی بزرگ، پیچیده است مدل‌ها همچنان یک حوزه تحقیقات فعال است. تلاش برای ابهام زدایی از فرآیندهای پیچیده آنها همچنان برخی از بهترین محققان این حوزه را به خود مشغول کرده است.

پرسش های متداول

حتی با وجود اینکه ایده «کپی دیجیتالی» از خود هنوز تا حد زیادی حدس و گمان است، فناوری مدرن ما را قادر می‌سازد تا بسیاری از عناصر ردپای دیجیتال خود مانند عکس‌ها، فیلم‌ها و نوشته‌ها را ضبط و بایگانی کنیم.

شبکه های عصبی از داده هایی که آموزش می بینند یاد می گیرند روشن است، و این داده ها می توانند دارای سوگیری یا نادرستی باشند. کارشناسان بر اهمیت استفاده از داده های با کیفیت بالا و نظارت مستمر برای اطمینان از اینکه پیش بینی های شبکه تا حد امکان دقیق هستند، تأکید می کنند.

برخلاف ادبیات عامه پسند و روایت های سینمایی، انسانdefiقوانین و الگوریتم‌های Ned نحوه عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی را کنترل می‌کنند. وضعیت فعلی فناوری، «قیام ماشینی» را ممنوع می‌کند، زیرا ماشین‌ها فاقد اراده یا میل مستقل هستند.

زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی که به عنوان شبکه های عصبی شناخته می شود، اطلاعات را با شبیه سازی ساختار عصبی شبکه ای مغز انسان پردازش می کند. به طور گسترده تر، هوش مصنوعی به سخت افزار یا نرم افزاری اطلاق می شود که قادر به انجام عملیاتی است که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارد.

شبکه های عصبی از طریق الف یاد می گیرند فرآیندی به نام آموزش، جایی که به آنها داده های زیادی داده می شود و پارامترهای داخلی خود را برای به حداقل رساندن خطا در پیش بینی های خود تنظیم می کنند. این فرآیند تکراری توسط تکنیک های بهینه سازی ریاضی هدایت می شود.

شبکه های عصبی، به ویژه مدل های یادگیری عمیق، اغلب به عنوان نامیده می شوند "جعبه های سیاه" به دلیل پیچیدگی آنها در حالی که روش هایی برای تفسیر برخی تصمیمات وجود دارد، ردیابی هر جنبه ای از فرآیند تصمیم گیری شبکه عصبی می تواند چالش برانگیز باشد.

خود شبکه های عصبی ذاتاً سوگیری ندارند، اما می توانند سوگیری های موجود در شبکه را منعکس کنند داده های آموزش. بر اهمیت جمع‌آوری و پردازش اطلاعات مسئولانه تأکید می‌کند.

برخی از شبکه های عصبی برای تولید هنر، موسیقی و حتی نوشتن. در حالی که این خلاقیت‌ها می‌توانند بدیع و جذاب باشند، اما اینکه آیا آنها «خلاقیت» را تشکیل می‌دهند هنوز موضوع بحث فلسفی است.

بله، حملات خاص مانند نمونه های متخاصم، که در آن تغییرات جزئی در داده های ورودی می تواند منجر به خروجی های نادرست شود، می تواند شبکه های عصبی را آسیب پذیر کند. برای توسعه دفاع در برابر این نوع آسیب‌پذیری‌ها، کارشناسان دائماً در حال کار هستند.

ملاحظات اخلاقی در شبکه های عصبی شامل مسائل مربوط به سوگیری، شفافیت، حریم خصوصی و پاسخگویی است. رهنمودها، مقررات و نظارت مناسب برای آنها حیاتی است به این نگرانی ها رسیدگی کند.

جمعش کن

جزئیات پیچیده زیادی در زمینه گسترده شبکه های عصبی وجود دارد که می تواند باعث سوء تفاهم یا درک نادرست شود. ما امیدواریم که افسانه ها را از بین ببریم و با گفتگوی آشکار در مورد این موضوعات با متخصصان موضوع، اطلاعات دقیقی را در اختیار خوانندگان خود قرار دهیم. یکی از مؤلفه‌های کلیدی فناوری هوش مصنوعی معاصر، شبکه‌های عصبی به پیشرفت خود ادامه می‌دهند و همراه با آنها، درک ما نیز ادامه می‌یابد. برای هدایت آینده این حوزه جذاب، ارتباطات باز، یادگیری مداوم و اجرای مسئولانه ضروری خواهد بود.

ادامه مطلب:

• 10 درس مهم تجارت و زندگی از OpenAI مدیر عامل سام آلتمن
• تکامل چت ربات ها از T9-Era و GPT-1 به ChatGPT
• Crypto Conference LA در حال آمدن به مرکز کنوانسیون آناهیم است
• مزایا و معایب هوش مصنوعی در نوشتن چیست؟
• تبدیل متن به سه بعدی: گوگل یک شبکه عصبی ایجاد کرده است که مدل های سه بعدی را از توضیحات متن تولید می کند