GenAI razkriva analitično sposobnost brez primere, trdi Patrick Mineault
Na kratko
Mineaultova raziskava se osredotoča na premagovanje shizogeneze v raziskavah NeuroAI in preiskuje najbolj obetavno pot med nevroznanostjo in umetno inteligenco.
Sintetizira pristope z analizo 40,000 znanstvenih člankov, identifikacijo 1,500 člankov, ki so neposredno obravnavali razmerje med nevrobiologijo in umetno inteligenco, ter umeščanje teh člankov v pokrajino možnih medsebojnih povezav in medsebojnih vplivov.
Študija primera služi kot dokaz neizmernega potenciala GenAI in njegove zmožnosti doseganja intelektualnih rezultatov, ki jih prej ljudje sami niso mogli doseči.
Razprava o resnični vrednosti in potencialu generativne umetne inteligence ali GenAI je bila tema številnih razprav. Medtem ko mnogi skeptiki to zavračajo kot zgolj pomp, nedavna študija primera ki ga je predstavilaPatrick Mineaultizziva te predstave in prikazuje ogromne analitične zmožnosti GenAI.
Kritiki trdijo, da veliki jezikovni modeli, ki jih poganja generativni AI, niso nič drugega kot neuspeli poskusi simulacije človeške ustvarjalnosti. Trdijo, da ti modeli ne morejo ustvariti ničesar resnično novega, temveč služijo zgolj kot posnemanje človeške inteligence. Vendar so zagovorniki umetne inteligence, ki so bolj nagnjeni k GenAI, poročali o znatnih koristih od uporabe te tehnologije kot pametnega iskalnika in obsežne referenčne knjige.
Douglas Hofstadter, osebnost na področju umetne inteligence, je celo izrazil skepticizem glede osebnih koristi, ki jih ima od uporabe GenAI. Kljub takšnim zadržkom je bistvenega pomena raziskati potencialne in prelomne aplikacije GenAI, kot je prikazano v prepričljivi študiji primera Patricka Mineaulta.
Mineaultova raziskava se osredotoča na premagovanje shizogeneze v raziskavah NeuroAI, ki vključuje preiskovanje najbolj obetavne raziskovalne poti med nevroznanostjo in umetno inteligenco. Njegov namen je razumeti, ali izkoriščanje ugotovitev nevroznanosti za izboljšanje umetne inteligence (nevro → umetna inteligenca) ali obratno (umetna inteligenca → nevro) prinaša bolj plodne rezultate.
Da bi to dosegel, Mineault predlaga sintetizirajoče pristope namesto ohranjanja njihovih delitev. To zahteva naslednje korake:
- Shematiziranje pokrajine možnih povezav in medsebojnih vplivov med nevroznanostjo in umetno inteligenco.
- Analiza obsežnega korpusa raziskav na obeh področjih.
- Prepoznavanje raziskav, ki so posebej povezane z odnosom in medsebojnim vplivom nevroznanosti in umetne inteligence.
- Umeščanje identificiranih raziskav v pokrajino možnih povezav in medsebojnih vplivov.
Rezultat Mineaultove raziskave ni nič drugega kot impresiven. Z izkoriščanjem moči GenAI je lahko analiziral 40,000 znanstvenih člankov, ki so zajemali štiri desetletja s področja nevroznanosti in umetne inteligence. Kasneje je identificiral 1,500 člankov, ki so neposredno obravnavali odnos in medsebojni vpliv med nevrobiologijo in umetno inteligenco.
Nazadnje je Mineault uporabil GenAI, da je teh 1,500 člankov umestil v krajino, ki jo je zasnoval, in prikazal zapletene povezave in vplive med nevroznanostjo in umetno inteligenco. Vizualno predstavitev te analize si lahko ogledate v njegovi objavi, z Mineaultovo pokrajino na levi in rezultati, pridobljenimi z uporabo GenAI na desni.
Pomena tega dosežka ni mogoče preceniti. Ročna izvedba tako obsežne analize bi bila nepremostljiva naloga za katerega koli človeškega raziskovalca. Vendar sta GenAI-jeva analitična moč in sposobnost obdelave ogromnih količin informacij v kratkem času omogočili to prelomno raziskavo.
Študija primera, ki jo je predstavil Patrick Mineault, služi kot dokaz neizmernega potenciala GenAI. Ne prikazuje le posebnih raziskovalnih koristi uporabe te tehnologije, ampak tudi prikazuje, kako lahko doseže intelektualne rezultate, ki prej niso bili dosegljivi samo za ljudi.
Članek je bil ustvarjen z Telegram pomoč skupnosti.
Preberite več o AI:
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
