Columbia University: AI będzie w stanie myśleć w ciągu najbliższych dwóch lat
W skrócie
Według ostatnich badań przeprowadzonych na trzech amerykańskich uniwersytetach, neuronowe reprezentacje zjawisk naturalistycznych są aktualizowane, gdy rozwija się nasze rozumienie przeszłości.
Zrozumienie jest niemożliwe bez retrospektywnej aktualizacji wcześniej zakodowanych informacji w mózgu w świetle nowo ujawnionych okoliczności.
Neuronowe reprezentacje wcześniej zapisanych w pamięci scen zostały przekodowane, aby odzwierciedlić zmiany w zrozumieniu tych scen w świetle nowych informacji.
Niezdolność takich systemów do zrozumienia nowych informacji, modyfikujących interpretację informacji już zakodowanych w pamięci, ukształtowanych w okresie szkolenia AI, wynika przede wszystkim z tego, że nie rekodują one swoich wspomnień.
Neuronowe reprezentacje zjawisk naturalistycznych są aktualizowane, gdy rozwija się nasze rozumienie przeszłości, według ostatnich badań z trzech amerykańskich uniwersytetów. Ta praca wyróżnia się celem i kreatywnością podejścia. Celem jest zbadanie, w jaki sposób mózg modyfikuje nasze rozumienie poprzednich zdarzeń w odpowiedzi na nowe informacje, poprzez zbadanie zmian w neuronowych reprezentacjach.
W tym badaniu naukowcy wykorzystali słynny thriller o zjawiskach nadprzyrodzonych „Szósty zmysł”. Fabuła filmu obraca się wokół chłopca, który twierdzi, że widzi duchy i lekarza, który próbuje mu pomóc. Trzy grupy badanych otrzymały różne dodatkowe informacje o dwóch postaciach i zostały poproszone o nagranie swoich interpretacji filmu.
| Podobne artykuły: Amerykański system edukacji pilnie potrzebuje 300 XNUMX nauczycieli — ale ChatGPT może być odpowiedzią |
Oto hipotezy badaczy:
- Przez cały film szczegóły dotyczące historii, postaci i wydarzeń są przechowywane w pamięci epizodycznej widza, w zależności od ich osobistej interpretacji.
- Odkrycie, że sam lekarz był duchem na samym końcu filmu, powinno zmienić z góry przyjęte wyobrażenia widza na temat tego, co wydarzyło się wcześniej.
- Dzięki przekodowaniu go w celu uwzględnienia nowych informacji, ta korekta powinna „odświeżyć pamięć widza”.
amerykański Badacze przyjęli podobne podejście. Zbadano reprezentacje neuronowe (wzorce aktywności neuronalnej) „Domyślnej sieci mózgowej”. Sieć ta jest aktywowana między innymi podczas przetwarzania (kodowania) ciągłych, bogatych i dynamicznych bodźców, takich jak filmy i historie audio. W obszarach tej sieci istnieją długie „okna czasowe odbioru”, podczas których informacje wysokiego poziomu zgromadzone przez długie okresy czasu (np. sceny filmowe, akapity tekstu) są integrowane i przechowywane w celu wspomagania operacji rozumienia.
Rozumienie jest uniwersalną operacją poznawczą związaną z przyswajaniem nowych informacji, włączaniem ich do systemu utrwalonych przekonań i aktualizacją tego systemu w miarę poznawania nowych informacji. Innymi słowy, zrozumienie jest niemożliwe bez retrospektywnej aktualizacji wcześniej zakodowanych informacji w mózgu w świetle nowo ujawnionych okoliczności.
Badanie eksperymentalnie potwierdziło hipotezę autorów. Neuronowe reprezentacje wcześniej zapisanych w pamięci scen zostały przekodowane, aby odzwierciedlić zmiany w rozumieniu tych scen w świetle nowych informacji.
Możemy wyciągnąć z tego ważny wniosek dla rozwoju „rozumienia sztucznej inteligencji”. Brak zrozumienia tych systemów znacznie zmniejsza sensację systemów AI, takich jak ChatGPTliczne osiągnięcia intelektualne.
Bez względu na to, jak trudne przechodzą najbardziej zaawansowane współczesne systemy sztucznej inteligencji lub jak złożone funkcje intelektualne wykonują, nadal są one pozbawione choćby odrobiny zrozumienia i działają wyłącznie na zasadzie optymalizacji statystycznie najbardziej prawdopodobnego doboru kolejnych słów.
Niezdolność takich systemów do zrozumienia nowych informacji, modyfikujących interpretację informacji już zakodowanych w pamięci, ukształtowanych w okresie szkolenia AI, wynika przede wszystkim z tego, że nie rekodują one swoich wspomnień.
Sztuczna inteligencja nie rozumie jeszcze, w jaki sposób mózg aktywnie modyfikuje nasze postrzeganie przeszłych wydarzeń w świetle nowej wiedzy.
Można więc powiedzieć, że taka „wiedza o AI” zmaterializuje się w ciągu najbliższych dwóch lat.
Przeczytaj więcej o sztucznej inteligencji:
- Nowy chatbot AI You.com lub co się dzieje, kiedy ChatGPT-jak chatbot uzyskuje dostęp do sieci w czasie rzeczywistym
- ChatGPT zdaje egzamin Wharton MBA
- OpenAIPrezes firmy stwierdza, że system edukacji powinien się dostosować ChatGPT, nie zakazać
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
Więcej artykułów
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
