Le 10 domande più fraintese su intelligenza artificiale e reti neurali nel 2023
Poiché il campo dell'intelligenza artificiale e delle reti neurali è in continua evoluzione e diventa più complesso, ci sono molti malintesi e domande che le persone potrebbero essere riluttanti a porre. Ci siamo seduti con noti esperti di intelligenza artificiale per discutere dieci domande spesso fraintese sulle reti neurali nel tentativo di chiarire questi problemi. Quello che hanno detto è stato il seguente:
| Suggerimenti Pro |
|---|
| 1. Dai un'occhiata a questi fantastici Oltre 10 generatori di intelligenza artificiale da testo a video in grado di convertire il testo in video accattivanti. |
| 2. Questi suggerimenti utili sono progettati per sfidare i generatori di arte AI come Midjourney e DALL-E per creare immagini visivamente sbalorditive basate su descrizioni testuali. |
| 3. Segui queste linee guida per esplorare il mondo dell'arte generata dall'intelligenza artificiale senza censura e senza restrizioni. |
- 1. È possibile che l'IA si innamori?
- 2. L'IA può iniziare a causare danni e alla fine governare il mondo?
- 3. È rischioso caricare la tua voce, il tuo aspetto e lo stile di sintesi vocale nell'intelligenza artificiale?
- 4. Caricare la coscienza sui computer: realtà o fantascienza?
- 5. È vero che l'intelligenza artificiale toglierà lavoro alle persone?
- 6. AI e immagini artistiche: riproduzione o furto?
- 7. Posso usare GPT-4 invece delle ricerche di Google?
- 8. L'intelligenza artificiale può essere creativa?
- 9. L'IA può veramente pensare?
- 10. Come potrebbe ChatGPT essere fatto affatto? E Midjourney o DALL-E?
1. È possibile che l'IA si innamori?
Le reti neurali sono modelli matematici ispirato alla struttura del cervello umano. Sono costituiti da nodi interconnessi o "neuroni" che elaborano le informazioni. Imparando dai dati, possono eseguire attività specifiche come la generazione di testo, riconoscimento dell'immagine, o persino simulare stili di scrittura simili a quelli umani.
L'IA può "amare"?
Il concetto di amore è intrinsecamente legato alla coscienza, all'autocoscienza, all'empatia e a una serie di altri complessi processi emotivi e cognitivi. Le reti neurali, tuttavia, non possiedono questi attributi.
Ad esempio, una rete neurale può essere addestrata per generare un testo che assomigli a una lettera d'amore se vengono fornite le istruzioni e il contesto appropriati. Se viene fornito il primo capitolo di una storia d'amore e gli viene chiesto di continuare in una vena simile, il modello accetterà. Ma lo fa sulla base di modelli e verosimiglianza statistica, non a causa di connessioni emotive o sentimenti di affetto.
Un altro aspetto critico da considerare è la memoria. Nella loro forma di base, le reti neurali non hanno la capacità di conservare le informazioni tra diversi lanci. Funzionano senza continuità o consapevolezza delle interazioni passate, essenzialmente tornando alle loro "impostazioni di fabbrica" dopo ogni utilizzo.
Memoria e reti neurali
Sebbene la memoria possa essere aggiunta artificialmente a una rete neurale, consentendole di fare riferimento a "ricordi" o dati passati, ciò non infonde coscienza o emozione nel modello. Anche con una componente di memoria, la risposta della rete neurale è dettata da algoritmi matematici e probabilità statistiche, non da esperienze o sentimenti personali.
L'idea di una rete neurale che si innamora è un'idea accattivante ma fittizia. Gli attuali modelli di intelligenza artificiale, indipendentemente dalla loro complessità e capacità, non hanno la capacità di provare emozioni come l'amore.
La generazione del testo e le risposte osservate in sofisticato modelli sono il risultato di calcoli matematici e riconoscimento di modelli, non affetto genuino o intelligenza emotiva.
2. L'IA può iniziare a causare danni e alla fine governare il mondo?
Le reti neurali odierne operano senza metodi a prova completa per garantire il rispetto di regole specifiche. Ad esempio, impedire a un modello di utilizzare un linguaggio offensivo è un compito sorprendentemente impegnativo. Nonostante gli sforzi per stabilire tali restrizioni, ci sono sempre modos che il modello potrebbe trovare per aggirarli.
Il futuro delle reti neurali
Mentre ci muoviamo verso reti neurali più avanzate, come quelle ipotetiche GPT-10 con abilità simili a quelle umane, la sfida del controllo diventa ancora più urgente. Se a questi sistemi venisse dato libero sfogo senza compiti o vincoli specifici, le loro azioni potrebbero diventare imprevedibili.
Il dibattito sulla probabilità di uno scenario negativo derivante da questi sviluppi varia ampiamente, con stime che vanno dallo 0.01% al 10%. Sebbene queste probabilità possano sembrare basse, le potenziali conseguenze potrebbero essere catastrofiche, inclusa la possibilità di estinzione umana.
Sforzi di allineamento e controllo
Prodotti simili ChatGPT ed GPT-4 sono esempi di sforzi in corso per allineare le intenzioni delle reti neurali con gli obiettivi umani. Questi modelli sono progettati per seguire le istruzioni, mantenere un'interazione educata e porre domande chiarificatrici. Tuttavia, questi controlli sono tutt'altro che perfetti e il problema della gestione di queste reti non è nemmeno a metà risolto.
La sfida di creare meccanismi di controllo infallibili per le reti neurali è oggi una delle aree di ricerca più vitali nel campo dell'intelligenza artificiale. L'incertezza sulla possibilità di risolvere questo problema e sui metodi necessari per farlo non fa che aumentare l'urgenza del problema.
3. È rischioso caricare la tua voce, il tuo aspetto e lo stile di sintesi vocale nell'intelligenza artificiale?
In un'epoca in cui le tecnologie digitali stanno avanzando rapidamente, crescono le preoccupazioni sulla sicurezza delle informazioni personali come la voce, l'aspetto e lo stile del testo. Sebbene la minaccia del furto di identità digitale sia reale, è essenziale comprenderla il contesto e le misure adottati per affrontare questa sfida.
Identità Digitale e Reti Neurali
Nelle reti neurali, non si tratta di caricare attributi personali, ma piuttosto di addestrare o riaddestrare modelli per imitare il proprio aspetto, voce o testo. Questi modelli addestrati possono infatti essere rubati copiando lo script e i parametri, consentendo loro di essere eseguiti su un altro computer.
Il potenziale uso improprio di questa tecnologia è significativo, in quanto ha raggiunto un livello in cui video deepfake e gli algoritmi di clonazione vocale possono replicare in modo convincente un individuo. La creazione di tali contenuti ingannevoli può essere costosa e dispendiosa in termini di tempo, richiedendo migliaia di dollari e numerose ore di registrazione. Tuttavia, il rischio è tangibile e sottolinea la necessità di metodi affidabili di identificazione e conferma.
Sforzi per garantire la sicurezza dell'identità
Sono in corso diverse iniziative per affrontare il problema del furto di identità digitale. Startup come WorldCoin, in cui OpenAIIl capo di Sam Altman ha investito, sta esplorando soluzioni innovative. Il concetto di WorldCoin prevede l'assegnazione di una chiave univoca a ciascuna informazione su una persona, consentendo la successiva identificazione. Questo metodo potrebbe essere applicato anche ai mass media per verificare l'autenticità delle notizie.
Nonostante questi sviluppi promettenti, l'implementazione di tali sistemi in tutti i settori è un'impresa complessa e su larga scala. Attualmente, queste soluzioni rimangono allo stadio di prototipo e la loro adozione diffusa potrebbe non essere fattibile all'interno del prossimo decennio.
4. Caricare la coscienza sui computer: realtà o fantascienza?
L'idea di trasferire la coscienza umana in un computer è stata un argomento affascinante per gli appassionati di fantascienza. Ma è qualcosa che la tecnologia attuale o anche i progressi futuri potrebbero ottenere? L'idea di vivere per sempre attraverso a gemello digitale sicuramente cattura l'immaginazione, ma la realtà è molto più complessa.
Imitazione ma non duplicazione
Con le tecnologie esistenti, come quelle che si trovano in modelli come GPT-4, è possibile insegnare a una rete neurale a imitare il proprio stile di comunicazione, imparare barzellette personali e persino inventarne di nuove in uno stile e un modo di presentazione unici. Questo, tuttavia, non è sinonimo di trasferimento della propria coscienza.
La complessità della coscienza va ben oltre lo stile di comunicazione e le stranezze personali. All'umanità manca ancora una comprensione concreta di cosa sia la coscienza, dove sia immagazzinata, come differenzia gli individui e cosa rende esattamente una persona unica.
Potenziali possibilità future
Lo scenario ipotetico di trasferimento di coscienza richiederebbe deficoscienza come una combinazione di ricordi, esperienze e caratteristiche individuali della percezione. Se tale defizione dovesse essere accettata, potrebbe esserci un percorso teorico per simulare ulteriore vita attraverso il trasferimento di questa conoscenza in una rete neurale.
Tuttavia, questa teoria è meramente speculativa e non fondata sull'attuale comprensione scientifica o sulle capacità tecnologiche. La questione della coscienza è uno degli argomenti più profondi e sfuggenti in filosofia, neuroscienze e scienze cognitive. La sua complessità si estende ben oltre la capacità della corrente intelligenza artificiale e la tecnologia delle reti neurali.
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5. È vero che l'intelligenza artificiale toglierà lavoro alle persone?
L'automazione attraverso l'intelligenza artificiale influenzerà probabilmente le professioni in cui il lavoro comporta l'esecuzione di routine di istruzioni. Gli esempi includono gli assistenti fiscali-consulenti che aiutano con le dichiarazioni e la sperimentazione clinica responsabili dei dati il cui lavoro ruota attorno alla compilazione di rapporti e alla loro riconciliazione con gli standard. Il potenziale di automazione in questi ruoli è chiaro, dato che le informazioni necessarie sono prontamente disponibili e il costo del lavoro è superiore alla media.
D'altra parte, professioni come la cucina o la guida di autobus rimangono sicure per il prossimo futuro. La sfida di connettere le reti neurali al mondo fisico reale, combinata con la legislazione e le normative esistenti, rende l'automazione in questi campi uno sforzo più complesso.
Cambiamenti e opportunità
L'automazione non implica necessariamente una sostituzione totale dei lavoratori umani. Spesso porta all'ottimizzazione delle attività di routine, consentendo alle persone di concentrarsi su responsabilità più creative e coinvolgenti.
1. Giornalismo: In settori come il giornalismo, le reti neurali potrebbero presto aiutare a redigere articoli con una serie di tesi, lasciando agli scrittori umani il compito di apportare aggiustamenti precisi.
2. Istruzione: Forse la trasformazione più eccitante risiede nell'istruzione. La ricerca indica che gli approcci personalizzati migliorare i risultati scolastici. Con l'intelligenza artificiale, possiamo immaginare assistenti personalizzati per ogni studente, migliorando notevolmente la qualità dell'istruzione. I ruoli degli insegnanti si evolveranno verso la pianificazione e il controllo strategici, concentrandosi sulla determinazione dei programmi di studio, sulla verifica delle conoscenze e sulla guida dell'apprendimento generale.
6. AI e immagini artistiche: riproduzione o furto?
L'intelligenza artificiale impara studiando varie forme d'arte, riconoscendo stili diversi e tentando di imitarli. Il processo è simile all'apprendimento umano, in cui gli studenti d'arte osservano, analizzano ed emulano le opere di diversi artisti.
L'intelligenza artificiale opera secondo il principio della minimizzazione degli errori. Se un modello incontra un'immagine simile centinaia di volte durante il suo addestramento, può memorizzare quell'immagine come parte della sua strategia di apprendimento. Ciò non significa che la rete memorizzi l'immagine, ma piuttosto la riconosca in modo simile alla memoria umana.
Un esempio pratico
Considera uno studente d'arte che disegna due immagini ogni giorno: una unica e l'altra una riproduzione della Gioconda. Dopo aver disegnato ripetutamente la Gioconda, lo studente sarà in grado di riprodurla con notevole accuratezza, ma non esattamente. Questa capacità appresa di ricreare non equivale al furto dell'opera originale.
Le reti neurali funzionano in modo comparabile. Imparano da tutte le immagini che incontrano durante l'allenamento, con alcune immagini più comuni e quindi riprodotte in modo più accurato. Ciò include non solo dipinti famosi, ma qualsiasi immagine nel campione di formazione. Anche se esistono metodi per eliminare i duplicati, non sono impeccabili e la ricerca ha dimostrato che alcune immagini possono apparire centinaia di volte durante l'allenamento.
7. Posso usare GPT-4 invece delle ricerche di Google?
Secondo stime interne di OpenAI, l'attuale modello di punta, GPT-4, risponde correttamente circa il 70-80% delle volte, a seconda dell'argomento. Anche se questo può sembrare inferiore alla precisione ideale del 100%, rappresenta un valore significativo miglioramento rispetto alla precedente generazione di modelli basato sul GPT-3.5, che aveva un tasso di precisione del 40-50%. Questo notevole aumento delle prestazioni è stato raggiunto entro 6-8 mesi di ricerca.
Il contesto è importante
Le cifre sopra menzionate si riferiscono a domande poste senza contesto specifico o informazioni di accompagnamento. Quando viene fornito il contesto, ad esempio a Wikipagina pedia, la precisione del modello si avvicina al 100%, aggiustata per la correttezza della fonte.
La distinzione tra domande senza contesto e domande ricche di contesto è cruciale. Ad esempio, una domanda sulla data di nascita di Einstein senza alcuna informazione di accompagnamento si basa esclusivamente sulla conoscenza interna del modello. Ma con una fonte o un contesto specifico, il modello può fornire una risposta più accurata.
Ricerche Google all'interno GPT-4
Uno sviluppo interessante in questo campo è il integrazione delle ricerche su Internet all'interno GPT-4 si. Ciò consente agli utenti di delegare parte della ricerca su Internet a GPT-4, riducendo potenzialmente la necessità di inserire manualmente le informazioni su Google. Questa funzionalità, tuttavia, richiede un abbonamento a pagamento.
Uno sguardo al futuro
OpenAI Il CEO Sam Altman prevede che l'affidabilità delle informazioni fattuali all'interno del modello continuerà a migliorare, con una tempistica prevista di 1.5-2 anni per perfezionare ulteriormente questo aspetto.
8. L'intelligenza artificiale può essere creativa?
Per alcuni, la creatività è un'abilità intrinseca, qualcosa che tutti gli esseri umani possiedono a vari livelli. Altri potrebbero obiettare che la creatività è un'abilità appresa o che è limitata a professioni o attività specifiche. Anche tra gli esseri umani ci sono disparità capacità creativa. Pertanto, confrontare la creatività umana con quella di una rete neurale richiede un'attenta considerazione di ciò che la creatività comporta veramente.
Reti neurali e abilità artistica
I recenti sviluppi hanno consentito alle reti neurali di creare arte e poesia. Alcuni modelli hanno prodotto opere che potrebbero raggiungere le finali dei concorsi amatoriali. Tuttavia, ciò non si verifica in modo coerente; il successo può essere sporadico, forse uno su cento tentativi.
Il dibattito
Le informazioni di cui sopra hanno stimolato intensi dibattiti. Le opinioni sul fatto che le reti neurali possano essere considerate creative variano ampiamente. Alcuni sostengono che la capacità di creare una poesia o un dipinto, anche se solo occasionalmente riusciti, costituisca una forma di creatività. Altri credono fermamente che la creatività sia esclusivamente una caratteristica umana, legata all'emozione, all'intenzione e alla coscienza.
La natura soggettiva della creatività aggiunge ulteriore complessità alla discussione. Anche tra le persone, la comprensione e l'apprezzamento della creatività possono differire enormemente.
Le implicazioni pratiche
Al di là del dibattito filosofico, ci sono implicazioni pratiche da considerare. Se le reti neurali possono davvero essere creative, cosa significa per le industrie che dipendono dall'output creativo? Le macchine potrebbero aumentare o addirittura sostituire la creatività umana in determinati campi? Queste domande non sono solo teoriche, ma hanno un significato reale.
9. L'IA può davvero pensare?
Per esplorare se le reti neurali possono pensare, dobbiamo prima capire cosa costituisce un pensiero. Per esempio, se consideriamo il processo di comprensione di come usare una chiave per aprire una porta come un processo di pensiero, allora qualcuno potrebbe sostenere che le reti neurali sono capace di simili ragionamenti. Possono correlare stati e risultati desiderati. Altri potrebbero contestarlo, osservando che le reti neurali si basano su un'esposizione ripetuta ai dati, proprio come gli esseri umani imparano attraverso l'osservazione ripetuta.
Innovazione e pensieri comuni
Il dibattito diventa più intricato quando si considerano pensieri innovativi o idee non comunemente espresse. Una rete neurale potrebbe generare una nuova idea una volta su un milione di tentativi, ma questo si qualifica come pensiero? In che modo questo differisce dalla generazione casuale? Se anche gli esseri umani occasionalmente producono pensieri errati o inefficaci, dov'è la linea tracciata tra il pensiero umano e quello delle macchine?
Probabilità e generazione di idee
Il concetto di probabilità aggiunge un altro livello di complessità. Una rete neurale può produrre milioni di risposte diverse e, tra queste, potrebbero essercene alcune innovative o significative. Un certo rapporto tra pensieri significativi e privi di significato convalida la capacità di pensare?
La comprensione in evoluzione dell'IA
Storicamente, poiché le macchine sono state sviluppate per risolvere problemi complessi, come ad esempio superare il test di Turing, i pali per defining intelligenza sono cambiate. Quello che una volta era considerato miracoloso 80 anni fa è ora una tecnologia comune, e il definizione di ciò che costituisce l'IA evolve continuamente.
10. Come potrebbe ChatGPT essere fatto affatto? E Midjourney o DALL-E?
Le reti neurali, un'idea nata a metà del XX secolo, sono diventate centrali per il funzionamento di modelli come ChatGPT e DALL-E. Sebbene le prime idee possano sembrare semplificate dagli standard odierni, hanno posto le basi per capire come replicare il funzionamento di un cervello biologico attraverso modelli matematici. Ecco un'esplorazione dei principi che rendono possibili queste reti neurali.
1. Ispirazione dalla natura:
Il termine stesso "rete neurale" trae ispirazione dai neuroni biologici, le unità funzionali centrali del cervello. Questi costrutti artificiali comprendono nodi, o neuroni artificiali, che imitano molti aspetti della funzione cerebrale naturale. Questa connessione con la biologia ha fornito preziose informazioni sulla creazione delle architetture moderne.
2. La matematica come strumento:
Le reti neurali sono modelli matematici, che ci consentono di sfruttare le ricche risorse delle tecniche matematiche per analizzare e valutare questi modelli. Un semplice esempio è una funzione che prende un numero come input e vi aggiunge due, come f(4) = 6. Anche se questa è una funzione di base, le reti neurali possono rappresentare relazioni molto più complesse.
3. Gestione di compiti ambigui:
La programmazione tradizionale fallisce quando si tratta di compiti in cui la relazione tra input e output non è facilmente descrivibile. Prendi l'esempio della categorizzazione delle immagini di cani e gatti. Nonostante le loro somiglianze, gli umani possono facilmente distinguerli, ma esprimere questa distinzione algoritmicamente è complesso.
4. Formazione e apprendimento dai dati:
La forza delle reti neurali risiede nella loro capacità di apprendere dai dati. Dati due insiemi di immagini (ad esempio, cani e gatti), il modello impara a differenziarli allenandosi a trovare connessioni. Attraverso tentativi ed errori, e aggiustando i suoi neuroni artificiali, affina la sua capacità di classificarli correttamente.
5. La potenza dei modelli di grandi dimensioni:
Teoricamente, una rete neurale sufficientemente grande con dati etichettati sufficienti può apprendere qualsiasi funzione complessa. Tuttavia, le sfide risiedono nella potenza di calcolo richiesta e nella disponibilità di dati correttamente classificati. Questa complessità rende i modelli di grandi dimensioni come ChatGPT quasi impossibile da analizzare completamente.
6. Formazione specializzata:
ChatGPT, ad esempio, è stato addestrato per due compiti specifici: prevedere la parola successiva in un contesto e garantire risposte non offensive ma utili e comprensibili. Questi precisi obiettivi formativi hanno contribuito alla sua popolarità e diffusione.
7. La sfida continua della comprensione:
Nonostante questi progressi, comprendere appieno il funzionamento interno di grandi e complessi rimane un'area di ricerca attiva. La ricerca per demistificare i loro intricati processi continua ad occupare alcuni dei migliori ricercatori del settore.
FAQ
Anche se l'idea di una "copia digitale" di se stessi è ancora ampiamente speculativa, la tecnologia moderna ci consente di catturare e archiviare molti elementi della nostra impronta digitale, come foto, video e scritti.
Le reti neurali apprendono dai dati su cui vengono addestrate e che i dati possono contenere distorsioni o inesattezze. Gli esperti sottolineano l'importanza di utilizzare dati di alta qualità e un monitoraggio continuo per garantire che le previsioni della rete siano il più accurate possibile.
Contrariamente alla letteratura popolare e alle narrazioni cinematografiche,defiregole e algoritmi ben definiti regolano il funzionamento degli attuali sistemi di intelligenza artificiale. Lo stato attuale della tecnologia vieta una "rivolta delle macchine" perché le macchine mancano di volontà o desiderio autonomo.
Un sottoinsieme di IA noto come reti neurali elabora le informazioni assomigliando alla struttura dei neuroni in rete del cervello umano. Più in generale, l'intelligenza artificiale si riferisce a hardware o software in grado di eseguire operazioni che in genere richiedono intelligenza umana.
Le reti neurali apprendono attraverso a processo chiamato formazione, dove ricevono grandi quantità di dati e regolano i loro parametri interni per ridurre al minimo l'errore nelle loro previsioni. Questo processo iterativo è guidato da tecniche di ottimizzazione matematica.
Le reti neurali, in particolare i modelli di deep learning, sono spesso indicate come “scatole nere” a causa della loro complessità. Sebbene esistano metodi per interpretare alcune decisioni, può essere difficile tracciare ogni aspetto del processo decisionale di una rete neurale.
Le reti neurali stesse non sono intrinsecamente distorte, ma possono riflettere i pregiudizi presenti nel dati di allenamento. Sottolinea l'importanza della raccolta e dell'elaborazione responsabile dei dati.
Alcune reti neurali sono state progettate per generare arte, musica e persino scrittura. Sebbene queste creazioni possano essere nuove e intriganti, il fatto che costituiscano "creatività" è ancora oggetto di dibattito filosofico.
Sì, attacchi specifici come esempi contraddittori, in cui piccole modifiche ai dati di input possono comportare output errati, possono rendere vulnerabili le reti neurali. Per sviluppare difese contro questo tipo di vulnerabilità, gli esperti lavorano costantemente.
Le considerazioni etiche nelle reti neurali includono questioni relative a pregiudizi, trasparenza, privacy e responsabilità. Linee guida, regolamenti e supervisione adeguati sono fondamentali per affrontare queste preoccupazioni.
Avvolgetelo
Ci sono molti dettagli complessi nel vasto campo delle reti neurali che potrebbero causare fraintendimenti o percezioni errate. Speriamo di sfatare i miti e fornire ai nostri lettori informazioni accurate discutendo apertamente di questi problemi con specialisti in materia. Componente chiave della tecnologia IA contemporanea, le reti neurali continuano a progredire e, insieme a loro, la nostra comprensione. Per navigare nel futuro di questo affascinante campo, saranno essenziali una comunicazione aperta, un apprendimento continuo e un'implementazione responsabile.
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Circa l'autore
Damir è il team leader, il product manager e l'editore di Metaverse Post, che copre argomenti come AI/ML, AGI, LLM, Metaverse e Web3campi correlati. I suoi articoli attirano un vasto pubblico di oltre un milione di utenti ogni mese. Sembra essere un esperto con 10 anni di esperienza in SEO e marketing digitale. Damir è stato menzionato in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e altre pubblicazioni. Viaggia tra Emirati Arabi Uniti, Turchia, Russia e CSI come nomade digitale. Damir ha conseguito una laurea in fisica, che secondo lui gli ha fornito le capacità di pensiero critico necessarie per avere successo nel panorama in continua evoluzione di Internet.
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