10 najčastejšie nepochopených otázok o AI a neurónových sieťach v roku 2023

Keďže oblasť AI a neurónových sietí sa neustále vyvíja a stáva sa komplexnejšou, vzniká množstvo nedorozumení a otázok, ktoré sa ľudia možno zdráhajú položiť. Sadli sme si so známymi odborníkmi na AI, aby sme prediskutovali desať často nepochopených otázok o neurónových sieťach v snahe objasniť tieto problémy. To, čo povedali, bolo nasledovné:

Pro Tipy
1. Pozrite sa na tieto úžasné 10+ generátorov umelej inteligencie pre prevod textu na video ktorý dokáže previesť text na pútavé videá.
2. Tieto užitočné výzvy sú navrhnuté tak, aby spochybnili generátory umenia AI, ako napr Midjourney a DALL-E na vytváranie vizuálne úžasných obrázkov na základe textových popisov.
3. Postupujte podľa týchto pokynov a preskúmajte svet necenzurovaného umenia generovaného AI bez obmedzení.

1. Je možné, aby sa AI zamilovala?

Neurónové siete sú matematické modely inšpirované štruktúrou ľudského mozgu. Pozostávajú z prepojených uzlov alebo „neurónov“, ktoré spracúvajú informácie. Učením sa z údajov môžu vykonávať špecifické úlohy, ako je generovanie textu, rozpoznávanie obrazualebo dokonca simulovať štýly písania podobné ľuďom.

Dokáže AI „milovať“?

Pojem lásky je vnútorne spätý s vedomím, sebauvedomením, empatiou a celým radom ďalších zložitých emocionálnych a kognitívnych procesov. Neurónové siete však tieto atribúty nemajú.

Napríklad neurónovú sieť možno natrénovať na generovanie textu, ktorý sa podobá milostnému listu, ak dostane vhodný kontext a pokyny. Ak model dostane prvú kapitolu milostného príbehu a požiada o pokračovanie v podobnom duchu, vyhovie. Robí to však na základe vzorov a štatistickej pravdepodobnosti, nie kvôli nejakému emocionálnemu spojeniu alebo pocitom náklonnosti.

Ďalším dôležitým aspektom je pamäť. Vo svojej základnej forme neurónovým sieťam chýba schopnosť uchovávať informácie medzi rôznymi štartmi. Fungujú bez kontinuity alebo bez vedomia minulých interakcií, v podstate sa po každom použití vracajú k svojim „továrenským nastaveniam“.

Pamäť a neurónové siete

Hoci pamäť môže byť umelo pridaná do neurónovej siete, čo jej umožňuje odkazovať na minulé „spomienky“ alebo údaje, nenapĺňa to model vedomím alebo emóciami. Dokonca aj s pamäťovým komponentom je odpoveď neurónovej siete diktovaná matematickými algoritmami a štatistickými pravdepodobnosťami, nie osobnou skúsenosťou alebo sentimentom.

Predstava zamilovanosti neurónovej siete je podmanivá, no fiktívna myšlienka. Súčasné modely AI, bez ohľadu na ich zložitosť a schopnosti, nemajú kapacitu prežívať emócie, ako je láska.

Generovanie textu a odozvy pozorované v sofistikovanom modely sú výsledkom matematických výpočtov a rozpoznávania vzorov, nie skutočnej náklonnosti alebo emocionálnej inteligencie.

2. Môže AI začať spôsobovať škody a nakoniec ovládnuť svet?

Dnešné neurónové siete fungujú bez úplne overených metód, ktoré by zabezpečili, že budú dodržiavať špecifické pravidlá. Napríklad zabrániť tomu, aby model používal urážlivý jazyk, je prekvapivo náročná úloha. Napriek snahe stanoviť takéto obmedzenia, vždy existujú spôsobyktoré by model mohol nájsť, aby ich obišiel.

Budúcnosť neurónových sietí

Keď sa posunieme k pokročilejším neurónovým sieťam, ako sú hypotetické GPT-10 modelov so schopnosťami podobnými ľuďom, výzva na ovládanie sa stáva ešte naliehavejšou. Ak by tieto systémy dostali voľnú ruku bez špecifických úloh alebo obmedzení, ich akcie by sa mohli stať nepredvídateľnými.

Diskusie o pravdepodobnosti negatívneho scenára vyplývajúceho z tohto vývoja sa značne líšia, pričom odhady sa pohybujú od 0.01 % do 10 %. Aj keď sa tieto pravdepodobnosti môžu zdať nízke, potenciálne dôsledky môžu byť katastrofálne, vrátane možnosti vymieranie ľudstva.

Úsilie pri zosúlaďovaní a kontrole

Výrobky ako ChatGPT a GPT-4 sú príkladmi pokračujúceho úsilia o zosúladenie zámerov neurónových sietí s ľudskými cieľmi. Tieto modely sú navrhnuté tak, aby dodržiavali pokyny, udržiavali zdvorilú interakciu a kládli objasňujúce otázky. Tieto ovládacie prvky však nie sú ani zďaleka dokonalé a problém správy týchto sietí nie je vyriešený ani z polovice.

Výzva vytvorenia spoľahlivých kontrolných mechanizmov pre neurónové siete je dnes jednou z najdôležitejších oblastí výskumu v oblasti umelej inteligencie. Neistota, či je možné tento problém vyriešiť, a metódy, ktoré sú na to potrebné, len zvyšujú naliehavosť problému.

príbuzný: 5 najlepších akcií AI, ktoré uprednostňujú miliardári a správcovia fondov

3. Je riskantné nahrať svoj hlas, vzhľad a štýl prevodu textu na reč do AI?

Vo veku, keď digitálne technológie rýchlo napredujú, narastajú obavy o bezpečnosť osobných informácií, ako je hlas, vzhľad a štýl textu. Hoci hrozba krádeže digitálnej identity je reálna, je nevyhnutné jej porozumieť kontext a opatrenia na riešenie tejto výzvy.

Digitálna identita a neurónové siete

V neurónových sieťach nejde o nahrávanie osobných atribútov, ale skôr o trénovanie alebo pretrénovanie modelov na napodobňovanie vlastného vzhľadu, hlasu alebo textu. Tieto trénované modely môžu byť skutočne ukradnuté skopírovaním skriptu a parametrov, čo im umožní spustiť na inom počítači.

Potenciálne zneužitie tejto technológie je značné, keďže dosiahla úroveň, kedy deepfake videá a hlasové klonovacie algoritmy dokážu presvedčivo replikovať jednotlivca. Vytvorenie takéhoto klamlivého obsahu môže byť nákladné a časovo náročné, vyžaduje si tisíce dolárov a početné hodiny nahrávania. Riziko je však hmatateľné a zdôrazňuje potrebu spoľahlivých metód identifikácie a potvrdenia.

Úsilie o zabezpečenie bezpečnosti identity

Prebiehajú rôzne iniciatívy na riešenie problému krádeže digitálnej identity. Startupy ako WorldCoin, v ktorých OpenAIVedúci Sam Altman investoval, skúma inovatívne riešenia. Koncept WorldCoin zahŕňa priradenie jedinečného kľúča ku každej informácii o osobe, čo umožňuje následnú identifikáciu. Táto metóda by sa dala aplikovať aj na masmédiá na overenie pravosti správ.

Napriek tomuto sľubnému vývoju je implementácia takýchto systémov vo všetkých odvetviach komplexným a rozsiahlym úsilím. V súčasnosti zostávajú tieto riešenia vo fáze prototypu a ich rozšírené prijatie nemusí byť v rámci systému možné nasledujúce desaťročie.

4. Nahrávanie vedomia do počítačov: realita alebo sci-fi?

Myšlienka prenosu ľudského vedomia do počítača bola fascinujúcim námetom pre nadšencov sci-fi. Je to však niečo, čo by súčasné technológie alebo dokonca budúce pokroky mohli dosiahnuť? Pojem žiť večne prostredníctvom a digitálne dvojča určite zaujme predstavivosť, ale realita je oveľa zložitejšia.

Imitácia, ale nie duplikácia

S existujúcimi technológiami, ako sú tie, ktoré sa nachádzajú v modely ako GPT-4, je možné naučiť neurónovú sieť napodobňovať svoj komunikačný štýl, naučiť sa osobné vtipy a dokonca vymýšľať nové v jedinečnom štýle a spôsobe prezentácie. To však nie je synonymom prenosu vlastného vedomia.

Zložitosť vedomia ďaleko presahuje komunikačný štýl a osobné zvláštnosti. Ľudstvu stále chýba konkrétne pochopenie toho, čo je vedomie, kde je uložené, ako odlišuje jednotlivcov a čo presne robí človeka jedinečným.

Potenciálne budúce možnosti

Hypotetický scenár prenášanie vedomia by vyžadovalo defivedomie ako kombinácia spomienok, skúseností a individuálnych charakteristík vnímania. Ak takýto a defiAk by sa akceptovalo, mohla by existovať teoretická cesta k simulácii ďalšieho života prostredníctvom prenosu týchto poznatkov do neurónovej siete.

Táto teória je však len špekulatívna a nie je založená na súčasnom vedeckom chápaní alebo technologických schopnostiach. Otázka vedomia je jedným z najhlbších a najunikátnejších predmetov filozofie, neurovedy a kognitívnej vedy. Jeho zložitosť ďaleko presahuje kapacitu prúdu umelá inteligencia a technológie neurónových sietí.

príbuzný: Top 10 AI zoznamovacích aplikácií a stránok pre rok 2023

5. Je pravda, že AI zoberie ľuďom prácu?

Automatizácia prostredníctvom AI pravdepodobne ovplyvní profesie, kde práca zahŕňa rutinné vykonávanie pokynov. Príkladom sú daňoví asistenti-poradcovia, ktorí pomáhajú s deklaráciami a klinickým skúšaním manažéri údajov ktorých práca sa točí okolo vypĺňania správ a ich zosúladenia s normami. Potenciál automatizácie v týchto rolách je jasnývzhľadom na to, že potrebné informácie sú ľahko dostupné a cena práce je nadpriemerná.

Na druhej strane profesie ako varenie alebo šoférovanie autobusu zostávajú v dohľadnej budúcnosti bezpečné. Výzva pripojenia neurónových sietí k reálnemu fyzickému svetu v kombinácii s existujúcou legislatívou a predpismi robí z automatizácie v týchto oblastiach komplexnejšie úsilie.

Zmeny a príležitosti

Automatizácia nevyhnutne neznamená úplné nahradenie ľudských pracovníkov. Často vedie k optimalizácii rutinných úloh, čo ľuďom umožňuje sústrediť sa na kreatívnejšie a pútavejšie povinnosti.

1. Žurnalistika: V odvetviach, ako je žurnalistika, môžu neurónové siete čoskoro pomôcť pri vytváraní článkov so súborom téz, takže pisatelia musia robiť presné úpravy.

2. Vzdelávanie: Azda najvzrušujúcejšia transformácia spočíva vo vzdelávaní. Výskum naznačuje, že personalizované prístupy zlepšiť výsledky vzdelávania. S AI si dokážeme predstaviť personalizovaných asistentov pre každého študenta, čím sa výrazne zvýši kvalita vzdelávania. Úlohy učiteľov sa budú vyvíjať smerom k strategickému plánovaniu a kontrole so zameraním na určovanie študijných programov, testovanie vedomostí a usmerňovanie celkového vzdelávania.

6. AI a umelecké obrázky: reprodukcia alebo krádež?

AI sa učí tým, že študuje rôzne formy umenia, rozpoznáva rôzne štýly a pokúša sa ich napodobňovať. Proces je podobné ľudskému učeniu, kde študenti umenia pozorujú, analyzujú a napodobňujú diela rôznych umelcov.

AI funguje na princípe minimalizácie chýb. Ak sa model počas tréningu stretne s podobným obrázkom stokrát, môže si ho zapamätať ako súčasť svojej stratégie učenia. To neznamená, že sieť ukladá obrázok, ale skôr ho rozpoznáva spôsobom podobným ľudskej pamäti.

Praktický príklad

Predstavte si študenta umenia, ktorý každý deň nakreslí dva obrázky: jeden jedinečný a druhý reprodukciu Mony Lisy. Po opakovanom nakreslení Mony Lisy bude študent schopný ju reprodukovať so značnou presnosťou, ale nie presne. Táto naučená schopnosť pretvárať sa nerovná krádeži pôvodného diela.

Neurónové siete fungujú porovnateľným spôsobom. Učia sa zo všetkých obrázkov, s ktorými sa počas tréningu stretnú, pričom niektoré obrázky sú bežnejšie, a teda presnejšie reprodukované. To zahŕňa nielen slávne maľby, ale akýkoľvek obrázok v tréningovej vzorke. Aj keď existujú metódy na odstránenie duplikátov, nie sú bezchybné a výskum ukázal, že určité obrázky sa môžu počas tréningu objaviť stokrát.

príbuzný: 5 tipov, ako získať svoj životopis z minulých nástrojov na skríning AI

7. Môžem použiť GPT-4 namiesto Vyhľadávania Google?

Podľa interných odhadov podľa OpenAI, súčasný popredný model, GPT-4, odpovedá správne asi 70-80% času, v závislosti od témy. Aj keď sa to môže zdať nedosahujúce ideálnu 100% presnosť, je to významné zlepšenie oproti predchádzajúcej generácii modelov na základe GPT-3.5, ktorá mala mieru presnosti 40 – 50 %. Toto výrazné zvýšenie výkonu bolo dosiahnuté v priebehu 6-8 mesiacov výskumu.

Na kontexte záleží

Vyššie uvedené čísla sa týkajú otázok položených bez špecifického kontextu alebo sprievodných informácií. Keď je poskytnutý kontext, ako napr Wikipedia stránku, presnosť modelu sa blíži k 100 %, upravená o správnosť zdroja.

Rozdiel medzi bezkontextovými a kontextovo bohatými otázkami je rozhodujúca. Napríklad otázka o Einsteinovom dátume narodenia bez akýchkoľvek sprievodných informácií závisí výlučne od interných znalostí modelu. Ale s konkrétnym zdrojom alebo kontextom môže model poskytnúť presnejšiu odpoveď.

Vyhľadávanie Google v rámci GPT-4

Zaujímavým vývojom v tejto oblasti je integrácia internetových vyhľadávaní v rámci GPT-4 sám. To umožňuje používateľom delegovať časť internetového vyhľadávania GPT-4, čo môže znížiť potrebu manuálneho zadávania informácií Google. Táto funkcia však vyžaduje platené predplatné.

Pohľad do budúcnosti

OpenAI Generálny riaditeľ Sam Altman predpokladá, že spoľahlivosť faktických informácií v rámci modelu sa bude naďalej zlepšovať, pričom na ďalšie spresnenie tohto aspektu sa predpokladá plánovaná časová os 1.5 až 2 roky.

8. Môže byť AI kreatívna?

Pre niektoré, kreativita je prirodzená schopnosť, niečo, čo majú všetci ľudia v rôznej miere. Iní by mohli namietať, že kreativita je naučená zručnosť alebo že je obmedzená na konkrétne profesie alebo činnosti. Dokonca aj medzi ľuďmi existujú rozdiely tvorivá schopnosť. Porovnanie ľudskej kreativity s kreativitou neurónovej siete si preto vyžaduje dôkladné zváženie toho, čo kreativita skutočne zahŕňa.

Neurónové siete a umenie

Nedávny vývoj umožnil neurónovým sieťam vytvárať umenie a poéziu. Niektoré modely vyrobili diela, ktoré by sa mohli dostať do finále amatérskych súťaží. Toto sa však nevyskytuje dôsledne; úspech môže byť sporadický, možno jeden zo sto pokusov.

Debata

Vyššie uvedené informácie podnietili intenzívne diskusie. Názory na to, či možno neurónové siete považovať za kreatívne, sa značne líšia. Niektorí tvrdia, že schopnosť vytvoriť báseň alebo obraz, aj keď len občas úspešný, predstavuje formu kreativity. Iní pevne veria, že tvorivosť je výlučne ľudská vlastnosť, viazaná emóciami, zámerom a vedomím.

Subjektívna povaha tvorivosti pridáva diskusii ďalšiu zložitosť. Dokonca aj medzi ľuďmi sa chápanie a ocenenie kreativity môže výrazne líšiť.

Praktické dôsledky

Okrem filozofickej diskusie je potrebné zvážiť aj praktické dôsledky. Ak môžu byť neurónové siete skutočne kreatívne, čo to znamená pre odvetvia závislé od kreatívneho výstupu? Mohli by stroje rozšíriť alebo dokonca nahradiť ľudskú kreativitu v určitých oblastiach? Tieto otázky nie sú len teoretické, ale majú skutočný význam.

príbuzný: 5 najlepších mixérov fotografií AI v roku 2023: Zmiešajte dva obrázky online

9. Dokáže AI skutočne myslieť?

Aby sme preskúmali, či neurónové siete dokážu myslieť, musíme najprv pochopiť, čo predstavuje myšlienku. NapríkladAk vezmeme do úvahy proces pochopenia toho, ako použiť kľúč na otvorenie dverí, ako myšlienkový proces, potom by niektorí mohli tvrdiť, že neurónové siete sú schopný podobného uvažovania. Môžu korelovať stavy a požadované výsledky. Iní by to mohli spochybniť a poznamenať, že neurónové siete sa spoliehajú na opakované vystavenie údajom, podobne ako ľudia, ktorí sa učia opakovaným pozorovaním.

Inovácie a spoločné myšlienky

Debata sa stáva zložitejšou, keď uvažujeme o inovatívnych myšlienkach alebo nápadoch, ktoré sa bežne nevyjadrujú. Neurónová sieť môže vygenerovať nový nápad raz za milión pokusov, ale kvalifikuje sa to ako myšlienka? Ako sa to líši od náhodného generovania? Ak aj ľudia občas produkujú mylné alebo neúčinné myšlienky, kde je hranica medzi ľudským a strojovým myslením?

Pravdepodobnosť a generovanie nápadov

Pojem pravdepodobnosti pridáva ďalšiu vrstvu zložitosti. Neurónová sieť môže produkovať milióny rôznych odpovedí a medzi nimi môže byť niekoľko inovatívnych alebo zmysluplných. Potvrdzuje určitý pomer zmysluplných a nezmyselných myšlienok schopnosť myslieť?

Vyvíjajúce sa chápanie AI

Historicky, keďže stroje boli vyvíjané na riešenie zložitých problémov, ako napr absolvovanie Turingovho testu, bránky pre defiinteligencia sa posunula. To, čo sa kedysi pred 80 rokmi považovalo za zázračné, je dnes bežnou technológiou defito, čo tvorí AI, sa neustále vyvíja.

10. Ako by mohol ChatGPT byť vôbec vyrobený? A Midjourney alebo DALL-E?

Neurónové siete, myšlienka, ktorá vznikla v polovici 20. storočia, sa stali ústredným bodom fungovania modely ako napr ChatGPT a DALL-E. Hoci sa prvé myšlienky môžu zdať zjednodušené podľa dnešných štandardov, položili základ pre pochopenie toho, ako replikovať fungovanie biologického mozgu prostredníctvom matematické modely. Tu je prieskum princípov, ktoré umožňujú tieto neurónové siete.

1. Inšpirácia z prírody:

Samotný pojem „neurónová sieť“ čerpá inšpiráciu z biologických neurónov, základných funkčných jednotiek mozgu. Tieto umelé konštrukty zahŕňajú uzly alebo umelé neuróny, ktoré napodobňujú mnohé aspekty prirodzenej funkcie mozgu. Toto spojenie s biológiou poskytlo cenné poznatky o vytváraní moderných architektúr.

2. Matematika ako nástroj:

Neurónové siete sú matematické modely, ktoré nám umožňujú využiť bohaté zdroje matematických techník na analýzu a vyhodnotenie týchto modelov. Jednoduchým príkladom je funkcia, ktorá berie ako vstup číslo a pridáva k nemu dve, napríklad f(4) = 6. Aj keď ide o základnú funkciu, neurónové siete môžu predstavovať oveľa zložitejšie vzťahy.

3. Zvládnutie nejednoznačných úloh:

Tradičné programovanie zaostáva pri úlohách, kde vzťah medzi vstupmi a výstupmi nie je ľahko opísateľný. Vezmite si príklad kategorizácie obrázkov mačiek a psov. Napriek ich podobnosti ich ľudia môžu ľahko rozlíšiť, ale vyjadrenie tohto rozdielu algoritmicky je zložité.

4. Školenie a učenie sa z údajov:

Sila neurónových sietí spočíva v ich schopnosti učiť sa z údajov. Vďaka dvom súborom obrázkov (napr. mačky a psy) sa model učí rozlišovať ich trénovaním v hľadaní súvislostí. Prostredníctvom pokusov a omylov a úpravou svojich umelých neurónov zdokonaľuje svoju schopnosť správne ich klasifikovať.

5. Sila veľkých modelov:

Teoreticky sa dostatočne veľká neurónová sieť s dostatkom označených dát dokáže naučiť akúkoľvek komplexnú funkciu. Výzvy však spočívajú v požadovanom výpočtovom výkone a dostupnosti správne klasifikovaných údajov. Táto zložitosť robí veľké modely ako ChatGPT takmer nemožné úplne analyzovať.

6. Špecializované školenie:

ChatGPT, bol napríklad vyškolený na dve špecifické úlohy: predpovedanie nasledujúceho slova v kontexte a zabezpečenie neurážlivých, no užitočných a zrozumiteľných odpovedí. Tieto presné tréningové ciele prispeli k jeho popularite a širokému používaniu.

7. Pokračujúca výzva porozumenia:

Napriek týmto pokrokom plne chápeme vnútorné fungovanie veľkých, zložitých modely zostávajú oblasťou aktívneho výskumu. Snaha o demystifikáciu ich zložitých procesov naďalej zamestnáva niektorých z najlepších výskumníkov v tejto oblasti.

Často kladené otázky

Aj keď je myšlienka „digitálnej kópie“ seba samého stále do značnej miery špekulatívna, moderné technológie nám umožňujú zachytiť a archivovať mnohé prvky našej digitálnej stopy, ako sú fotografie, videá a písomnosti.

Neurónové siete sa učia z údajov, ktoré sú natrénované a tieto údaje môžu obsahovať zaujatosti alebo nepresnosti. Odborníci zdôrazňujú, že je dôležité používať vysokokvalitné údaje a nepretržité monitorovanie, aby sa zabezpečilo, že predpovede siete sú čo najpresnejšie.

Na rozdiel od populárnej literatúry a filmových príbehov,defiNové pravidlá a algoritmy riadia fungovanie súčasných systémov AI. Súčasný stav technológie zakazuje „strojové povstanie“, pretože strojom chýba autonómna vôľa alebo túžba.

Podskupina AI známa ako neurónové siete spracováva informácie tak, že sa podobá sieťovej neurónovej štruktúre ľudského mozgu. V širšom zmysle sa AI vzťahuje na hardvér alebo softvér, ktorý je schopný vykonávať operácie, ktoré si zvyčajne vyžadujú ľudskú inteligenciu.

Neurónové siete sa učia prostredníctvom a proces nazývaný tréning, kde dostávajú veľké množstvo údajov a upravujú svoje interné parametre tak, aby sa minimalizovala chyba vo svojich predpovediach. Tento iteračný proces sa riadi technikami matematickej optimalizácie.

Neurónové siete, najmä modely hlbokého učenia, sa často označujú ako "čierne skrinky" kvôli ich zložitosti. Aj keď existujú metódy na interpretáciu niektorých rozhodnutí, môže byť náročné sledovať každý aspekt rozhodovacieho procesu neurónovej siete.

Samotné neurónové siete nie sú vo svojej podstate zaujaté, ale môžu odrážať zaujatosti prítomné v tréningové údaje. Zdôrazňuje dôležitosť zodpovedného zberu a spracovania údajov.

Niektoré neurónové siete boli navrhnuté tak, aby vytvárať umenie, hudba a dokonca aj písanie. Aj keď tieto výtvory môžu byť nové a zaujímavé, to, či predstavujú „kreativitu“, je stále predmetom filozofických diskusií.

Áno, špecifické útoky, ako sú príklady protivníkov, kde drobné zmeny vo vstupných údajoch môžu viesť k nesprávnym výstupom, môžu spôsobiť zraniteľnosť neurónových sietí. Na vývoji obrany proti týmto druhom zraniteľností odborníci neustále pracujú.

Etické hľadiská v neurónových sieťach zahŕňajú otázky týkajúce sa zaujatosti, transparentnosti, súkromia a zodpovednosti. Správne usmernenia, predpisy a dohľad sú nevyhnutné riešiť tieto obavy.

Zabaliť

V rozsiahlom poli neurónových sietí existuje veľa zložitých detailov, ktoré by mohli spôsobiť nedorozumenia alebo nesprávne vnímanie. Dúfame, že vyvrátime mýty a poskytneme našim čitateľom presné informácie otvorenou diskusiou o týchto problémoch s odborníkmi na danú problematiku. Neurónové siete, kľúčový komponent súčasnej technológie AI, neustále napredujú a spolu s nimi aj naše chápanie. Pre orientáciu v budúcnosti tejto fascinujúcej oblasti bude nevyhnutná otvorená komunikácia, neustále vzdelávanie a zodpovedná implementácia.

Prečítajte si viac:

• 10 dôležitých obchodných a životných lekcií z OpenAI CEO Sam Altman
• Evolúcia chatbotov z éry T9 a GPT-1 na ChatGPT
• Crypto Conference LA prichádza do Anaheim Convention Center
• Aké sú výhody a nevýhody umelej inteligencie v písaní?
• Text-to-3D: Google vyvinul neurónovú sieť, ktorá generuje 3D modely z textových popisov