A 10 leginkább félreértett kérdés a mesterséges intelligenciával és a neurális hálózatokkal kapcsolatban 2023-ban
Mivel az AI és a neurális hálózatok területe folyamatosan fejlődik és egyre összetettebbé válik, sok félreértés és kérdés merül fel, amelyeket az emberek nem szívesen tesznek fel. Ismert mesterséges intelligencia-szakértőkkel ültünk le, hogy megvitassunk tíz, gyakran félreérthető kérdést a neurális hálózatokkal kapcsolatban, hogy tisztázzuk ezeket a kérdéseket. Amit mondtak, az a következő volt:
| Pro tippek |
|---|
| 1. Nézze meg ezeket a csodálatos 10+ szöveg-videó AI-generátor amelyek a szöveget lebilincselő videókká alakíthatják. |
| 2. Ezek a hasznos utasítások arra szolgálnak, hogy kihívást jelentsenek az olyan mesterséges intelligencia-generátorok számára, mint például Midjourney és a DALL-E segítségével vizuálisan lenyűgöző képeket hozhat létre szöveges leírások alapján. |
| 3. Kövesse ezeket az irányelveket, hogy korlátozások nélkül fedezze fel a cenzúrázatlan mesterséges intelligencia által generált művészet világát. |
- 1. Lehetséges, hogy az AI szerelmes lesz?
- 2. A mesterséges intelligencia elkezdhet kárt okozni, és végül uralni tudja a világot?
- 3. Kockázatos-e feltölteni a hangját, megjelenését és szövegfelolvasó stílusát az AI-ba?
- 4. Tudat feltöltése számítógépekre: valóság vagy sci-fi?
- 5. Igaz, hogy a mesterséges intelligencia elveszi a munkát az emberektől?
- 6. AI és művészi képek: sokszorosítás vagy lopás?
- 7. Használhatom GPT-4 a Google keresések helyett?
- 8. Lehet-e kreatív az AI?
- 9. Tud-e az AI valóban gondolkodni?
- 10. Hogyan is lehetne ChatGPT készülnek egyáltalán? És Midjourney vagy DALL-E?
1. Lehetséges, hogy az AI szerelmes lesz?
A neurális hálózatok azok matematikai modellek az emberi agy szerkezete ihlette. Összekapcsolt csomópontokból vagy „neuronokból” állnak, amelyek információt dolgoznak fel. Az adatokból tanulva konkrét feladatokat hajthatnak végre, például szöveggenerálást, képfelismerés, vagy akár emberszerű írásstílusokat szimulálva.
Az AI „szerethet”?
A szerelem fogalma eleve kötődik a tudatossághoz, az öntudathoz, az empátiához és számos más összetett érzelmi és kognitív folyamathoz. A neurális hálózatok azonban nem rendelkeznek ezekkel az attribútumokkal.
Például egy neurális hálózatot meg lehet tanítani szerelmeslevélre emlékeztető szöveg létrehozására, ha megfelelő kontextust és utasításokat kap. Ha megkapjuk egy szerelmi történet első fejezetét, és felkérik, hogy folytassa hasonló szellemben, a modell megfelel. De ezt a minták és a statisztikai valószínűség alapján teszi, nem pedig érzelmi kapcsolat vagy szeretet érzése miatt.
Egy másik kritikus szempont a memória. Alapformájukban a neurális hálózatok nem képesek információt megőrizni a különböző indítások között. Folyamatosság vagy a múltbeli interakciók tudata nélkül működnek, lényegében minden használat után visszaállnak a „gyári beállításokra”.
Memória és neurális hálózatok
Míg a memóriát mesterségesen hozzá lehet adni egy neurális hálózathoz, lehetővé téve, hogy korábbi „emlékekre” vagy adatokra hivatkozzon, ez nem hatja át a modellt tudattal vagy érzelmekkel. A neurális hálózat válaszát még memóriakomponens esetén is matematikai algoritmusok és statisztikai valószínűségek határozzák meg, nem pedig személyes tapasztalat vagy érzés.
Az a gondolat, hogy egy neurális hálózat beleszeret, magával ragadó, de kitalált ötlet. A jelenlegi mesterséges intelligencia modellek bonyolultságuktól és képességeiktől függetlenül nem képesek megtapasztalni az olyan érzelmeket, mint a szerelem.
A szöveggenerálás és a megfigyelt válaszok kifinomult modellek matematikai számítások és mintafelismerés eredménye, nem pedig valódi vonzalom vagy érzelmi intelligencia.
2. A mesterséges intelligencia elkezdhet kárt okozni, és végül uralni tudja a világot?
A mai neurális hálózatok teljes körűen ellenőrzött módszerek nélkül működnek annak biztosítására, hogy betartsák a meghatározott szabályokat. Meglepően nagy kihívást jelent például annak megakadályozása, hogy egy modell sértő nyelvezetet használjon. Az ilyen korlátozások felállítására irányuló erőfeszítések ellenére, mindig van móds hogy a modell megtalálja, hogy megkerülje őket.
A neurális hálózatok jövője
Ahogy haladunk a fejlettebb neurális hálózatok felé, mint például a hipotetikus GPT-10 emberszerű képességekkel rendelkező modellek, az irányítás kihívása még sürgetőbbé válik. Ha ezek a rendszerek szabad kezet kapnának konkrét feladatok vagy kötöttségek nélkül, akkor cselekvéseik kiszámíthatatlanná válhatnak.
Az e fejleményekből adódó negatív forgatókönyv valószínűségéről szóló vita széles skálán mozog, a becslések 0.01% és 10% között mozognak. Bár ezek a valószínűségek alacsonynak tűnhetnek, a lehetséges következmények katasztrofálisak lehetnek, beleértve annak lehetőségét is emberi kihalás.
Az összehangolás és ellenőrzés terén tett erőfeszítések
Termékek, mint ChatGPT és a GPT-4 példák a neurális hálózatok szándékainak emberi célokkal való összehangolására irányuló folyamatos erőfeszítésekre. Ezeket a modelleket úgy tervezték, hogy kövessék az utasításokat, fenntartsák az udvarias interakciót, és tisztázó kérdéseket tegyenek fel. Ezek a vezérlések azonban korántsem tökéletesek, és a hálózatok kezelésének problémája még félig sem megoldott.
A neurális hálózatok bolondbiztos vezérlőmechanizmusainak létrehozásának kihívása napjainkban az egyik legfontosabb kutatási terület a mesterséges intelligencia területén. Az a bizonytalanság, hogy ez a probléma megoldható-e, és milyen módszerek szükségesek az ehhez szükséges megoldásokhoz, csak fokozza a probléma sürgősségét.
| Összefüggő: A milliárdosok és az alapkezelők által preferált 5 legjobb mesterséges intelligencia részvény |
3. Kockázatos-e feltölteni a hangját, megjelenését és szövegfelolvasó stílusát az AI-ba?
Egy olyan korban, amikor a digitális technológiák rohamosan fejlődnek, egyre nő az aggodalom a személyes adatok, például a hang, a megjelenés és a szövegstílus biztonságával kapcsolatban. Bár a digitális személyazonosság-lopás veszélye valós, ennek megértése elengedhetetlen a kontextus és az intézkedések ennek a kihívásnak a kezelésére.
Digitális identitás és neurális hálózatok
A neurális hálózatokban nem személyes attribútumok feltöltéséről van szó, hanem modellek betanításáról vagy átképzéséről, hogy utánozzák az ember megjelenését, hangját vagy szövegét. Ezeket a betanított modelleket valóban el lehet lopni a szkript és a paraméterek másolásával, lehetővé téve, hogy egy másik számítógépen futhassanak.
Ennek a technológiának az esetleges visszaélése jelentős, mivel elérte azt a szintet, ahol deepfake videók a hangklónozó algoritmusok pedig meggyőzően képesek replikálni az egyént. Az ilyen megtévesztő tartalom létrehozása költséges és időigényes lehet, több ezer dollárt és több órányi felvételt igényel. A kockázat azonban kézzelfogható, és hangsúlyozza a megbízható azonosítási és megerősítési módszerek szükségességét.
A személyazonosság biztonságának biztosítására tett erőfeszítések
Különféle kezdeményezések vannak folyamatban a digitális személyazonosság-lopás problémájának kezelésére. Az olyan startupok, mint a WorldCoin, amelyben OpenAISam Altman vezetője befektetett, innovatív megoldásokat kutat. A WorldCoin koncepciója magában foglalja egy egyedi kulcs hozzárendelését minden egyes személyre vonatkozó információhoz, amely lehetővé teszi a későbbi azonosítást. Ezt a módszert a tömegmédiában is alkalmazni lehetne a hírek hitelességének ellenőrzésére.
Az ígéretes fejlemények ellenére az ilyen rendszerek bevezetése minden iparágban összetett és nagyszabású törekvés. Ezek a megoldások jelenleg még a prototípus stádiumában vannak, és széleskörű átvételük nem biztos, hogy kivitelezhető. a következő évtizedben.
4. A tudat feltöltése a számítógépekre: valóság vagy sci-fi?
Az emberi tudat számítógépbe történő átvitelének ötlete lenyűgöző téma volt a sci-fi rajongói számára. De vajon ez olyasmi, amit a jelenlegi technológia vagy akár a jövőbeli fejlesztések elérhetnek? Az örökkévalóság fogalma a digitális iker minden bizonnyal megragadja a képzeletet, de a valóság sokkal összetettebb.
Utánzás, de nem sokszorosítás
A meglévő technológiákkal, például a modellek, mint GPT-4, meg lehet tanítani egy neurális hálót a kommunikációs stílus utánzására, személyes vicceket tanulni, sőt újakat is kitalálni egyedi stílusban és előadásmódban. Ez azonban nem szinonimája a tudat átadásának.
A tudat összetettsége messze túlmutat a kommunikációs stíluson és a személyes furcsaságokon. Az emberiségnek még mindig hiányzik a konkrét megértése arról, hogy mi a tudat, hol tárolódik, hogyan különbözteti meg az egyéneket, és pontosan mi teszi egyedivé az embert.
Lehetséges jövőbeli lehetőségek
A hipotetikus forgatókönyv tudat átadása megkövetelné defiA tudat mint emlékek, tapasztalatok és az észlelés egyéni jellemzőinek kombinációja. Ha ilyen a defiElfogadnunk kell, hogy létezik egy elméleti út a további élet szimulálására ezen ismeretek neurális hálózatba való átvitelén keresztül.
Ez az elmélet azonban csupán spekulatív, és nem a jelenlegi tudományos ismereteken vagy technológiai képességeken alapul. A tudat kérdése az egyik legmélyebb és legmegfoghatatlanabb téma a filozófiában, az idegtudományban és a kognitív tudományban. Bonyolultsága messze meghaladja az áram kapacitását mesterséges intelligencia és neurális hálózati technológia.
5. Igaz, hogy a mesterséges intelligencia elveszi a munkát az emberektől?
Az AI-n keresztüli automatizálás valószínűleg hatással lesz azokra a szakmákra, ahol a munka az utasítások rutin végrehajtásával jár. Ilyenek például az adóasszisztensek-tanácsadók, akik segítenek a nyilatkozattételben és a klinikai vizsgálatban adatkezelők akiknek a munkája a jelentések kitöltése és a szabványokkal való egyeztetése körül forog. Az automatizálás lehetősége ezekben a szerepekben egyértelmű, tekintettel arra, hogy a szükséges információk azonnal rendelkezésre állnak, és a munkaerő költsége átlagon felüli.
Másrészt az olyan szakmák, mint a főzés vagy a buszvezetés, a belátható jövőben is biztonságosak maradnak. A neurális hálózatoknak a valós fizikai világgal való összekapcsolásának kihívása, a meglévő jogszabályokkal és szabályozásokkal együtt, bonyolultabb törekvéssé teszi az automatizálást ezeken a területeken.
Változások és lehetőségek
Az automatizálás nem feltétlenül jelenti az emberi dolgozók teljes leváltását. Ez gyakran a rutinfeladatok optimalizálásához vezet, lehetővé téve az emberek számára, hogy kreatívabb és vonzóbb feladatokra összpontosítsanak.
1. Újságírás: Az olyan iparágakban, mint az újságírás, a neurális hálózatok hamarosan segíthetnek a cikkek megfogalmazásában egy sor téziskészlettel, így az emberi írók feladata a pontos módosítások elvégzése.
2. Oktatás: A legizgalmasabb átalakulás talán az oktatásban rejlik. A kutatások azt mutatják, hogy a személyre szabott megközelítések javítani az oktatási eredményeket. A mesterséges intelligencia segítségével személyre szabott asszisztenseket tudunk elképzelni minden diák számára, jelentősen javítva az oktatás minőségét. A tanárok szerepe a stratégiai tervezés és ellenőrzés irányába fog fejlődni, a tanulási programok meghatározására, a tudás tesztelésére és az általános tanulás irányítására összpontosítva.
6. AI és művészi képek: sokszorosítás vagy lopás?
Az AI a művészet különféle formáinak tanulmányozásával, a különböző stílusok felismerésével és azok utánzásával tanul. A folyamat rokon az emberi tanulással, ahol a művészeti hallgatók különböző művészek munkáit figyelik, elemzik és utánozzák.
Az AI a hibaminimalizálás elvén működik. Ha egy modell több százszor találkozik hasonló képpel a képzés során, előfordulhat, hogy ezt a képet megjegyzi tanulási stratégiája részeként. Ez nem azt jelenti, hogy a hálózat tárolja a képet, hanem az emberi emlékezethez hasonló módon felismeri azt.
Gyakorlati példa
Vegyünk egy művésztanhallgatót, aki minden nap két képet rajzol: az egyik egyedi, a másik pedig a Mona Lisa reprodukciója. A Mona Lisa többszöri megrajzolása után a diák képes lesz jelentős pontossággal reprodukálni, de nem pontosan. Ez a tanult újraalkotási képesség nem egyenlő az eredeti mű ellopásával.
A neurális hálózatok hasonló módon működnek. Minden képből tanulnak, amivel az edzés során találkoznak, egyes képek gyakoribbak és így pontosabban reprodukálhatók. Ez nem csak a híres festményeket, hanem a képzési mintában szereplő képeket is magában foglalja. Annak ellenére, hogy léteznek módszerek az ismétlődések kiküszöbölésére, ezek nem hibátlanok, és a kutatások szerint bizonyos képek akár több százszor is megjelenhetnek edzés közben.
7. Használhatom GPT-4 a Google keresések helyett?
Belső becslések szerint a OpenAI, a jelenlegi vezető modell, GPT-4, az esetek 70-80%-ában helyesen válaszol, témától függően. Bár úgy tűnhet, hogy ez nem éri el az ideális 100%-os pontosságot, ez jelentős fejlődés az előző generációs modellekhez képest alapuló GPT-3.5 architektúra, amely 40-50%-os pontossággal rendelkezett. Ezt a jelentős teljesítménynövekedést a kutatás 6-8 hónapja alatt sikerült elérni.
A kontextus számít
A fent említett számok olyan kérdésekre vonatkoznak, amelyeket konkrét kontextus vagy kísérő információk nélkül tettek fel. Ha kontextus biztosított, például a Wikipedia oldal, a modell pontossága megközelíti a 100%-ot, a forrás helyességéhez igazítva.
A megkülönböztetés a kontextusmentes és a kontextusban gazdag kérdések között döntő fontosságú. Például egy Einstein születési dátumára vonatkozó kérdés minden kísérő információ nélkül kizárólag a modell belső tudására támaszkodik. De egy adott forrás vagy kontextus esetén a modell pontosabb választ adhat.
Google keresések belül GPT-4
Érdekes fejlemény ezen a téren a az internetes keresések integrálása belül GPT-4 maga. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy az internetes keresés egy részét delegálják GPT-4, ami potenciálisan csökkenti a Google-adatok manuális megadásának szükségességét. Ez a funkció azonban fizetős előfizetést igényel.
Előretekintve
OpenAI Sam Altman vezérigazgató arra számít, hogy a modellen belüli tényszerű információk megbízhatósága tovább fog javulni, és az előrejelzések szerint 1.5-2 évre van szükség ennek a szempontnak a további finomítására.
8. Lehet-e kreatív az AI?
Néhány, a kreativitás velejáró képesség, amivel minden ember rendelkezik különböző mértékben. Mások azzal érvelhetnek, hogy a kreativitás tanult készség, vagy hogy bizonyos szakmákra vagy tevékenységekre korlátozódik. Még az emberek között is vannak különbségek kreatív képesség. Ezért az emberi kreativitás és a neurális hálózat összehasonlítása megköveteli, hogy alaposan megfontoljuk, mit is takar a kreativitás valójában.
Neurális hálózatok és művészet
A legújabb fejlesztések lehetővé tették a neurális hálózatok számára, hogy művészetet és költészetet hozzanak létre. Egyes modellek olyan alkotásokat készítettek, amelyek bejuthatnak az amatőr versenyek döntőjébe. Ez azonban nem következetesen fordul elő; a siker szórványos lehet, talán száz próbálkozásból egy.
A vita
A fenti információk heves vitákat váltottak ki. Arról, hogy a neurális hálózatok kreatívnak tekinthetők-e, nagyon eltérőek a vélemények. Egyesek azt állítják, hogy a vers vagy festmény létrehozásának képessége, még ha csak alkalmanként is sikeres, a kreativitás egy formája. Mások szilárdan hisznek abban, hogy a kreativitás kizárólag az emberi tulajdonság, érzelmekhez, szándékokhoz és tudatossághoz kötődik.
A kreativitás szubjektív természete tovább bonyolítja a vitát. Még az emberek között is nagyon eltérő lehet a kreativitás megértése és értékelése.
A gyakorlati következmények
A filozófiai vitán túl vannak gyakorlati vonatkozásai is, amelyeket figyelembe kell venni. Ha a neurális hálózatok valóban kreatívak lehetnek, mit jelent ez a kreatív teljesítményre támaszkodó iparágak számára? A gépek növelhetik vagy akár helyettesíthetik is az emberi kreativitást bizonyos területeken? Ezek a kérdések nem pusztán elméletiek, hanem valós jelentőséggel is bírnak.
| Összefüggő: Az 5 legjobb mesterséges intelligencia fotókeverő 2023-ban: Keverjen össze két képet online |
9. Tud-e az AI valóban gondolkodni?
Annak feltárásához, hogy a neurális hálózatok képesek-e gondolkodni, először meg kell értenünk, mi is egy gondolat. Például, ha gondolkodási folyamatnak tekintjük azt a folyamatot, hogy megértsük, hogyan lehet egy kulcsot használni az ajtó kinyitásához, akkor egyesek azzal érvelhetnek, hogy a neurális hálózatok hasonló érvelésre képes. Korrelálhatják az állapotokat és a kívánt eredményeket. Mások ezt megkérdőjelezhetik, megjegyezve, hogy a neurális hálózatok ismételt adatoknak való kitettségre támaszkodnak, hasonlóan az emberekhez, akik ismételt megfigyelés útján tanulnak.
Innováció és közös gondolatok
A vita bonyolultabbá válik, ha olyan innovatív gondolatokat vagy ötleteket veszünk figyelembe, amelyeket nem szoktak kifejezni. Egy neurális hálózat millió próbálkozásból egyszer generálhat új ötletet, de vajon ez gondolatnak minősül? Miben különbözik ez a véletlenszerű generálástól? Ha az emberek időnként téves vagy hatástalan gondolatokat is generálnak, hol húzódik a határ az emberi és a gépi gondolkodás között?
Valószínűség és ötletgenerálás
A valószínűség fogalma további összetettséget ad hozzá. Egy neurális hálózat milliónyi különböző választ képes produkálni, és ezek között lehet néhány innovatív vagy értelmes válasz. Az értelmes és az értelmetlen gondolatok bizonyos aránya igazolja-e a gondolkodás képességét?
Az AI fejlődő értelmezése
Történelmileg mivel a gépeket bonyolult problémák megoldására fejlesztették ki, mint pl átment a Turing-teszten, a kapufák számára defiaz intelligencia eltolódott. Amit egykor 80 évvel ezelőtt csodának tartottak, ma már elterjedt technológia, és a defiA mesterséges intelligencia fogalma folyamatosan fejlődik.
10. Hogyan is lehetne ChatGPT készülnek egyáltalán? És Midjourney vagy DALL-E?
A neurális hálózatok, amely a 20. század közepén keletkezett ötlet, központi szerepet játszottak a modellek, mint pl ChatGPT és DALL-E. Bár a korai ötletek a mai szabványok szerint leegyszerűsítettnek tűnhetnek, lefektették az alapot annak megértéséhez, hogyan lehet a biológiai agy működését megismételni. matematikai modellek. Az alábbiakban bemutatjuk azokat az elveket, amelyek lehetővé teszik ezeket a neurális hálózatokat.
1. Inspiráció a természetből:
Maga a „neurális hálózat” kifejezés a biológiai neuronokból, az agy központi funkcionális egységeiből merít ihletet. Ezek a mesterséges konstrukciók csomópontokat vagy mesterséges neuronokat tartalmaznak, amelyek a természetes agyműködés számos aspektusát utánozzák. Ez a biológiával való kapcsolat értékes betekintést nyújtott a modern architektúrák létrehozásába.
2. A matematika mint eszköz:
A neurális hálózatok matematikai modellek, amelyek lehetővé teszik számunkra, hogy kihasználjuk a matematikai technikák gazdag erőforrásait e modellek elemzésére és értékelésére. Egy egyszerű példa egy függvény, amely bemenetként egy számot vesz fel, és kettőt ad hozzá, például f(4) = 6. Bár ez egy alapfüggvény, a neurális hálózatok sokkal összetettebb kapcsolatokat is képviselhetnek.
3. Kétértelmű feladatok kezelése:
A hagyományos programozás alulmarad olyan feladatokkal, ahol a bemenetek és a kimenetek közötti kapcsolat nem írható le könnyen. Vegyünk példát a macskák és kutyák képeinek kategorizálására. Hasonlóságuk ellenére az emberek könnyen megkülönböztetik őket egymástól, de ennek a megkülönböztetésnek az algoritmikus kifejezése bonyolult.
4. Képzés és tanulás az adatokból:
A neurális hálózatok erőssége abban rejlik, hogy képesek tanulni az adatokból. Adott két képsor (pl. macskák és kutyák), a modell megtanulja megkülönböztetni őket azáltal, hogy képzi magát az összefüggések megtalálására. Próba-hibával, valamint mesterséges neuronjainak beállításával finomítja azon képességét, hogy helyesen osztályozza őket.
5. A nagy modellek ereje:
Elméletileg egy elég nagy neurális hálózat elegendő címkézett adattal képes megtanulni bármilyen összetett funkciót. A kihívásokat azonban a szükséges számítási teljesítmény és a helyesen osztályozott adatok elérhetősége jelenti. Ez a komplexitás a nagy modelleket hasonlóvá teszi ChatGPT szinte lehetetlen teljes mértékben elemezni.
6. Speciális képzés:
ChatGPTPéldául két konkrét feladatra képezték ki: a következő szó megjóslására egy adott szövegkörnyezetben, valamint a nem sértő, de hasznos és érthető válaszok biztosítására. Ezek a pontos képzési célok hozzájárultak népszerűségéhez és széleskörű használatához.
7. A megértés folyamatos kihívása:
E fejlesztések ellenére teljes mértékben megértve a nagy, összetett belső működését modellek továbbra is az aktív kutatás területe. A bonyolult folyamataik megfejtésére irányuló törekvés továbbra is foglalkoztatja a terület legjobb kutatóit.
GYIK
Bár az önmagunk „digitális másolatának” gondolata még mindig nagyrészt spekuláció, a modern technológia lehetővé teszi számunkra, hogy rögzítsük és archiváljuk digitális lábnyomunk számos elemét, például fényképeket, videókat és írásokat.
A neurális hálózatok tanulnak az általuk betanított adatokból be, és ezek az adatok torzításokat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. A szakértők hangsúlyozzák a jó minőségű adatok felhasználásának és a folyamatos monitorozásnak a fontosságát, hogy a hálózat előrejelzései a lehető legpontosabbak legyenek.
A népszerű irodalommal és filmes narratívákkal ellentétben az emberi-defined szabályok és algoritmusok szabályozzák a jelenlegi AI-rendszerek működését. A technika jelenlegi állása tiltja a „gépfelkelést”, mert a gépekből hiányzik az autonóm akarat vagy vágy.
A mesterséges intelligencia neurális hálózatokként ismert alcsoportja az emberi agy hálózatba kapcsolt neuronszerkezetére hasonlítva dolgozza fel az információkat. Tágabb értelemben az AI olyan hardverre vagy szoftverre utal, amely képes olyan műveleteket végrehajtani, amelyek jellemzően emberi intelligenciát igényelnek.
A neurális hálózatok a tréningnek nevezett folyamat, ahol nagy mennyiségű adatot táplálnak be, és belső paramétereiket úgy módosítják, hogy minimalizálják az előrejelzéseik hibáját. Ezt az iteratív folyamatot matematikai optimalizálási technikák vezérlik.
A neurális hálózatokat, különösen a mély tanulási modelleket gyakran nevezik "fekete dobozok" bonyolultságuk miatt. Bár vannak módszerek egyes döntések értelmezésére, kihívást jelenthet a neurális hálózat döntéshozatali folyamatának minden aspektusának nyomon követése.
A neurális hálózatok önmagukban nem torzítottak, de tükrözhetik a bennük lévő torzításokat képzési adatok. Hangsúlyozza a felelősségteljes adatgyűjtés és -feldolgozás fontosságát.
Néhány neurális hálózatot úgy terveztek, hogy művészetet generálni, zene és még írás is. Bár ezek az alkotások újszerűek és érdekesek lehetnek, még mindig filozófiai vita tárgyát képezi-e, hogy „kreativitást” jelentenek-e.
Igen, a konkrét támadások, például az ellentétes jellegű példák, ahol a bemeneti adatok kisebb módosításai helytelen kimeneteket eredményezhetnek, sebezhetővé tehetik a neurális hálózatokat. Az ilyen típusú sebezhetőségek elleni védekezés kialakításán a szakértők folyamatosan dolgoznak.
A neurális hálózatok etikai szempontjai közé tartoznak az elfogultsággal, az átláthatósággal, a magánélettel és az elszámoltathatósággal kapcsolatos kérdések. A megfelelő iránymutatások, előírások és felügyelet létfontosságúak kezelni ezeket az aggályokat.
Tekerje fel
A neurális hálózatok hatalmas területén sok olyan összetett részlet található, amelyek félreértéseket vagy félreértéseket okozhatnak. Reméljük, hogy eloszlatjuk a mítoszokat, és pontos tájékoztatást adunk olvasóinknak azáltal, hogy nyíltan megbeszéljük ezeket a kérdéseket a téma szakértőivel. A modern AI-technológia kulcsfontosságú eleme, a neurális hálózatok tovább fejlődnek, és velük együtt a mi megértésünk is. Ahhoz, hogy eligazodhassunk e lenyűgöző terület jövőjében, elengedhetetlen a nyílt kommunikáció, a folyamatos tanulás és a felelősségteljes megvalósítás.
Bővebben:
A felelősség megtagadása
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
További cikkek
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
