10 најчешће погрешно схваћених питања о вештачкој интелигенцији и неуронским мрежама у 2023

Пошто се област вештачке интелигенције и неуронских мрежа стално развија и постаје сложенија, постоји много неспоразума и питања која људи можда нерадо постављају. Састали смо са познатим стручњацима за вештачку интелигенцију да разговарамо о десет питања о неуронским мрежама која се често погрешно разумеју у покушају да разјаснимо ова питања. Оно што су рекли је следеће:

Про Типс
1. Погледајте ове невероватне 10+ АИ генератора за претварање текста у видео који могу претворити текст у занимљиве видео записе.
2. Ова корисна упутства су дизајнирана да изазову АИ арт генераторе као што су Midjourney и ДАЛЛ-Е за креирање визуелно задивљујућих слика на основу текстуалних описа.
3. Следите ове смернице да бисте истражили свет нецензурисане уметности генерисане вештачком интелигенцијом без ограничења.

1. Да ли је могуће да се АИ заљуби?

Неуронске мреже су математички модели инспирисан структуром људског мозга. Састоје се од међусобно повезаних чворова или „неурона“ који обрађују информације. Учећи из података, они могу да обављају специфичне задатке као што су генерисање текста, препознавање слике, или чак симулирање стилова писања сличних људима.

Може ли АИ „љубав”?

Концепт љубави је суштински везан за свест, самосвест, емпатију и низ других сложених емоционалних и когнитивних процеса. Неуронске мреже, међутим, не поседују ове атрибуте.

На пример, неуронска мрежа се може обучити да генерише текст који подсећа на љубавно писмо ако се добије одговарајући контекст и упутства. Ако добијете прво поглавље љубавне приче и затражите да се настави на сличан начин, модел ће се повиновати. Али то чини на основу образаца и статистичке вероватноће, а не због било какве емоционалне везе или осећања наклоности.

Још један критичан аспект који треба узети у обзир је памћење. У свом основном облику, неуронске мреже немају способност да задрже информације између различитих покретања. Они раде без континуитета или свести о прошлим интеракцијама, у суштини се враћају на своја „фабричка подешавања“ након сваке употребе.

Меморија и неуронске мреже

Иако се памћење може вештачки додати неуронској мрежи, омогућавајући јој да референцира прошла „сећања“ или податке, то не прожима модел свешћу или емоцијом. Чак и са меморијском компонентом, одговор неуронске мреже диктирају математички алгоритми и статистичке вероватноће, а не лично искуство или осећање.

Појам заљубљивања неуронске мреже је задивљујућа, али измишљена идеја. Тренутни модели вештачке интелигенције, без обзира на њихову сложеност и могућности, немају капацитет да искусе емоције као што је љубав.

Генерисање текста и одговори посматрани у софистицираном модела су резултат математичких прорачуна и препознавања образаца, а не истинске наклоности или емоционалне интелигенције.

2. Може ли АИ почети да наноси штету и на крају завлада светом?

Данашње неуронске мреже раде без потпуно доказаних метода како би се осигурало да се придржавају специфичних правила. На пример, спречавање модела да користи увредљив језик је изненађујуће изазован задатак. Упркос напорима да се поставе таква ограничења, увек постоји начинда би модел могао пронаћи да их заобиђе.

Будућност неуронских мрежа

Како се крећемо ка напреднијим неуронским мрежама, као што су хипотетичке GPT-10 модела са људским способностима, изазов контроле постаје још хитнији. Ако би овим системима дали слободу без посебних задатака или ограничења, њихове акције би могле постати непредвидиве.

Дебата о вероватноћи негативног сценарија који произилази из ових дешавања увелико варира, са проценама у распону од 0.01% до 10%. Иако ове вероватноће могу изгледати ниске, потенцијалне последице могу бити катастрофалне, укључујући могућност изумирање људи.

Напори у усклађивању и контроли

Производи попут ChatGPT GPT-4 су примери сталних напора да се намере неуронских мрежа ускладе са људским циљевима. Ови модели су дизајнирани да прате упутства, одржавају љубазну интеракцију и постављају питања која појашњавају. Међутим, ове контроле су далеко од савршене, а проблем управљања овим мрежама није ни напола решен.

Изазов стварања сигурних контролних механизама за неуронске мреже је једно од најважнијих истраживачких области у области вештачке интелигенције данас. Неизвесност око тога да ли се овај проблем може решити и методе које су потребне за то само повећава хитност проблема.

Напомена: Топ 5 АИ акција које преферирају милијардери и менаџери фондова

3. Да ли је ризично преносити свој глас, изглед и стил претварања текста у говор у АИ?

У доба када дигиталне технологије брзо напредују, забринутост за безбедност личних информација као што су глас, изглед и стил текста расте. Иако је претња крађе дигиталног идентитета стварна, неопходно је разумети контекст и мере предузимају се за решавање овог изазова.

Дигитални идентитет и неуронске мреже

У неуронским мрежама није ствар учитавања личних атрибута, већ обучавања или поновне обуке модела да опонашају нечији изглед, глас или текст. Ови обучени модели заиста могу бити украдени копирањем скрипте и параметара, омогућавајући им да раде на другом рачунару.

Потенцијална злоупотреба ове технологије је значајна, јер је достигла ниво на коме деепфаке видеос а алгоритми за клонирање гласа могу убедљиво да реплицирају појединца. Креирање таквог обмањујућег садржаја може бити скупо и дуготрајно, захтевајући хиљаде долара и бројне сате снимања. Међутим, ризик је опипљив и наглашава потребу за поузданим методама идентификације и потврде.

Напори да се осигура безбедност идентитета

У току су разне иницијативе за решавање проблема крађе дигиталног идентитета. Стартапи попут ВорлдЦоин-а, у којима OpenAIШеф компаније Сем Алтман је инвестирао, истражују иновативна решења. Концепт ВорлдЦоин-а укључује додељивање јединственог кључа свакој информацији о особи, омогућавајући накнадну идентификацију. Овај метод би се могао применити и на масовне медије ради провере аутентичности вести.

Упркос овим обећавајућим развојима, имплементација оваквих система у свим индустријама је сложен подухват великих размера. Тренутно, ова решења остају у фази прототипа и њихово широко усвајање можда неће бити изводљиво у следеће деценије.

4. Учитавање свести на компјутере: стварност или научна фантастика?

Идеја о преношењу људске свести у компјутер била је фасцинантна тема за ентузијасте научне фантастике. Али да ли је то нешто што би тренутна технологија или чак будући напредак могли постићи? Појам вечног живљења кроз а дигитални близанци свакако заокупља машту, али стварност је далеко сложенија.

Имитација, али не и умножавање

Са постојећим технологијама, као што су оне које се налазе у модели попут GPT-4, могуће је научити неуронску мрежу да имитира нечији стил комуникације, научи личне шале, па чак и измисли нове у јединственом стилу и начину презентације. Ово, међутим, није синоним за преношење свести.

Сложеност свести далеко превазилази стил комуникације и личне хировите. Човечанству још увек недостаје конкретно разумевање шта је свест, где се чува, како разликује појединце и шта тачно човека чини јединственим.

Потенцијалне будуће могућности

Хипотетички сценарио о преношење свести би захтевао defiсвест као комбинација сећања, искустава и индивидуалних карактеристика перцепције. Ако такав а defiАко би се прихватило мишљење, могло би постојати теоријски пут за симулирање даљег живота кроз пренос овог знања у неуронску мрежу.

Међутим, ова теорија је само спекулативна и није утемељена на тренутном научном разумевању или технолошким могућностима. Питање свести је један од најдубљих и најнеухватљивијих предмета у филозофији, неуронауци и когнитивним наукама. Његова сложеност сеже далеко изнад капацитета струје вештачка интелигенција и технологија неуронских мрежа.

Напомена: 10 најбољих апликација и сајтова за упознавање са вештачком интелигенцијом за 2023

5. Да ли је тачно да ће АИ људима одузети посао?

Аутоматизација путем вештачке интелигенције ће вероватно утицати на професије у којима посао укључује рутинско извршавање инструкција. Примери укључују пореске помоћнике-консултанте који помажу са декларацијама и клиничким испитивањем управљачи подацима чији се посао врти око попуњавања извештаја и њиховог усаглашавања са стандардима. Потенцијал за аутоматизацију у овим улогама је јасан, с обзиром да су потребне информације лако доступне и да је цена рада изнад просека.

С друге стране, професије попут кувања или вожње аутобуса остају безбедне у догледној будућности. Изазов повезивања неуронских мрежа са стварним физичким светом, у комбинацији са постојећим законодавством и прописима, чини аутоматизацију у овим областима сложенијим подухватом.

Промене и могућности

Аутоматизација не подразумева нужно потпуну замену људских радника. Често доводи до оптимизације рутинских задатака, омогућавајући људима да се усредсреде на креативније и ангажованије одговорности.

1. Новинарство: У индустријама као што је новинарство, неуронске мреже би ускоро могле помоћи у изради чланака са низом теза, остављајући људима писце да изврше прецизна прилагођавања.

2. Образовање: Можда најузбудљивија трансформација лежи у образовању. Истраживања показују да персонализовани приступи унапредити образовне исходе. Са вештачком интелигенцијом можемо да замислимо персонализоване асистенте за сваког ученика, драматично повећавајући квалитет образовања. Улоге наставника ће еволуирати ка стратешком планирању и контроли, фокусирајући се на одређивање програма учења, тестирање знања и усмеравање целокупног учења.

6. АИ и уметничке слике: репродукција или крађа?

АИ учи проучавајући различите облике уметности, препознајући различите стилове и покушавајући да их имитира. Процес је слично људском учењу, где студенти уметности посматрају, анализирају и опонашају дела различитих уметника.

АИ ради на принципу минимизације грешака. Ако модел наиђе на сличну слику стотинама пута током свог тренинга, он може запамтити ту слику као део своје стратегије учења. То не значи да мрежа чува слику, већ да је препознаје на начин сличан људском памћењу.

Практичан пример

Замислите студента уметности који сваки дан црта две слике: једну јединствену, а другу репродукцију Мона Лизе. Након вишеструког цртања Мона Лизе, ученик ће моћи да је репродукује са приличном тачношћу, али не баш. Ова научена способност рекреације није једнака крађи оригиналног дела.

Неуронске мреже функционишу на упоредив начин. Они уче из свих слика са којима се сусрећу током тренинга, при чему су неке слике чешће и стога се тачније репродукују. Ово укључује не само познате слике већ било коју слику у узорку за обуку. Иако постоје методе за уклањање дупликата, оне нису беспрекорне, а истраживања су показала да се одређене слике могу појавити стотине пута током тренинга.

Напомена: 5 савета како да свој животопис прођете кроз алате за АИ скрининг

7. Могу ли да користим GPT-4 уместо Гоогле претрага?

Према интерним проценама од OpenAI, актуелни водећи модел, GPT-4, одговара тачно око 70-80% времена, у зависности од теме. Иако ово може изгледати мање од идеалне 100% тачности, то је значајно побољшање у односу на претходну генерацију модела на основу GPT-3.5 архитектура, која је имала стопу тачности од 40-50%. Ово значајно повећање перформанси постигнуто је у року од 6-8 месеци истраживања.

Цонтект Маттерс

Горе поменуте бројке се односе на постављена питања без специфичног контекста или пратећих информација. Када се пружи контекст, као што је а Wikiстраница педија, тачност модела се приближава 100%, прилагођено исправности извора.

Разлика између питања без контекста и питања богатих контекстом је кључна. На пример, питање о Ајнштајновом датуму рођења без икаквих пратећих информација ослања се искључиво на интерно знање модела. Али са одређеним извором или контекстом, модел може дати тачнији одговор.

Гоогле претраге унутар GPT-4

Занимљив развој у овој области је интеграција интернет претраживања унутар GPT-4 себе. Ово омогућава корисницима да делегирају део интернет претраге GPT-4, што потенцијално смањује потребу за ручним Гоогле информацијама. Ова функција, међутим, захтева плаћену претплату.

Гледајући унапред

OpenAI Извршни директор Сем Алтман предвиђа да ће поузданост чињеничних информација у оквиру модела наставити да се побољшава, са предвиђеним временским оквиром од 1.5-2 године за даље усавршавање овог аспекта.

8. Може ли АИ бити креативан?

За неке, креативност је инхерентна способност, нешто што сви људи поседују у различитом степену. Други би могли тврдити да је креативност научена вештина или да је ограничена на одређене професије или активности. Чак и међу људима постоје разлике у стваралачка способност. Стога, поређење људске креативности са оном неуронске мреже захтева пажљиво разматрање шта креативност заиста подразумева.

Неуралне мреже и уметност

Недавни развоји омогућили су неуронским мрежама да стварају уметност и поезију. Неки модели су произвели радове који би могли да дођу до финала аматерских такмичења. Међутим, ово се не дешава доследно; успех може бити спорадичан, можда један од сто покушаја.

Дебата

Горе наведене информације подстакле су интензивне дебате. Мишљења о томе да ли се неуронске мреже могу сматрати креативним су веома различита. Неки тврде да способност стварања песме или слике, чак и ако је само повремено успешна, представља облик креативности. Други чврсто верују да је креативност искључиво људска карактеристика, везана емоцијама, намером и свешћу.

Субјективна природа креативности додаје додатну сложеност дискусији. Чак и међу људима, разумевање и уважавање креативности може се знатно разликовати.

Практичне импликације

Осим филозофске дебате, постоје практичне импликације које треба размотрити. Ако неуронске мреже заиста могу бити креативне, шта то значи за индустрије које се ослањају на креативне резултате? Да ли машине могу да повећају или чак замене људску креативност у одређеним областима? Ова питања нису само теоријска већ имају значај у стварном свету.

Напомена: 5 најбољих АИ фото миксера у 2023.: Комбинујте две слике на мрежи

9. Може ли АИ заиста размишљати?

Да бисмо истражили да ли неуронске мреже могу да мисле, прво морамо да разумемо шта чини мисао. На пример, ако посматрамо процес разумевања како користити кључ за отварање врата као мисаони процес, онда би неки могли тврдити да су неуронске мреже способан за слично расуђивање. Они могу повезати стања и жељене исходе. Други би то могли оспорити, напомињући да се неуронске мреже ослањају на поновљено излагање подацима, слично као што људи уче кроз поновљено посматрање.

Иновације и заједничке мисли

Дебата постаје замршенија када се разматрају иновативне мисли или идеје које се обично не изражавају. Неуронска мрежа би могла да генерише нову идеју једном у милион покушаја, али да ли се то квалификује као мисао? Како се ово разликује од случајног генерисања? Ако људи такође повремено стварају погрешне или неефикасне мисли, где је повучена граница између људског и машинског мишљења?

Вероватноћа и генерисање идеја

Концепт вероватноће додаје још један слој сложености. Неуронска мрежа може произвести милионе различитих одговора, а међу њима може бити неколико иновативних или значајних. Да ли одређени однос смислених и бесмислених мисли потврђује способност размишљања?

Разумевање вештачке интелигенције у развоју

Историјски гледано, како су се машине развијале за решавање сложених проблема, као нпр положивши Тјурингов тест, стативе за defiнинг интелигенције су се промениле. Оно што се некада сматрало чудесним пре 80 година сада је уобичајена технологија, и defiпојам о томе шта чини АИ непрестано се развија.

10. Како би могао ChatGPT бити направљен уопште? И Midjourney или ДАЛЛ-Е?

Неуронске мреже, идеја која је настала средином 20. века, постале су централне за функционисање модели као што су ChatGPT и ДАЛЛ-Е. Иако ране идеје могу изгледати поједностављене према данашњим стандардима, оне су поставиле основу за разумевање како да се реплицира рад биолошког мозга кроз математички модели. Ево истраживања принципа који омогућавају ове неуронске мреже.

1. Инспирација из природе:

Сам израз „неуронска мрежа“ црпи инспирацију из биолошких неурона, основних функционалних јединица мозга. Ове вештачке конструкције се састоје од чворова или вештачких неурона, опонашајући многе аспекте природне функције мозга. Ова веза са биологијом пружила је вредан увид у стварање модерне архитектуре.

2. Математика као алат:

Неуронске мреже су математички модели, који нам омогућавају да искористимо богате ресурсе математичких техника за анализу и процену ових модела. Једноставан пример је функција која узима број као улаз и додаје му два, као што је ф(4) = 6. Иако је ово основна функција, неуронске мреже могу представљати далеко сложеније односе.

3. Руковање двосмисленим задацима:

Традиционално програмирање је недовољно када се бави задацима где однос између улаза и излаза није лако описати. Узмимо пример категоризације слика мачака и паса. Упркос њиховим сличностима, људи их лако могу разликовати, али алгоритамско изражавање ове разлике је сложено.

4. Обука и учење из података:

Снага неуронских мрежа лежи у њиховој способности да уче из података. С обзиром на два скупа слика (нпр. мачке и пси), модел учи да их разликује тако што се сам обучава да пронађе везе. Кроз покушаје и грешке, и прилагођавање својих вештачких неурона, усавршава своју способност да их исправно класификује.

5. Моћ великих модела:

Теоретски, довољно велика неуронска мрежа са довољно означених података може научити било коју сложену функцију. Међутим, изазови су у потребној рачунарској снази и доступности исправно класификованих података. Ова сложеност чини велике моделе попут ChatGPT скоро немогуће у потпуности анализирати.

6. Специјализована обука:

ChatGPT, на пример, био је обучен за два специфична задатка: предвиђање следеће речи у контексту и обезбеђивање неувредљивих, али корисних и разумљивих одговора. Ови прецизни циљеви обуке допринели су његовој популарности и широкој употреби.

7. Текући изазов разумевања:

Упркос овом напретку, потпуно разумевање унутрашњег рада великих, сложених модела остаје област активног истраживања. Потрага за демистификацијом њихових замршених процеса наставља да заокупља неке од најбољих истраживача у овој области.

ФАК

Иако је идеја о „дигиталној копији“ себе још увек у великој мери спекулативна, савремена технологија нам омогућава да ухватимо и архивирамо многе елементе нашег дигиталног отиска, као што су фотографије, видео записи и списи.

Неуронске мреже уче из података које су обучене и ти подаци могу садржати пристрасности или нетачности. Стручњаци наглашавају важност коришћења висококвалитетних података и континуираног праћења како би се осигурало да предвиђања мреже буду што тачнија.

За разлику од популарне књижевности и филмских наратива, људска-defiНеопходна правила и алгоритми одређују како функционишу тренутни системи вештачке интелигенције. Тренутно стање технологије забрањује „устанак машина“ јер машинама недостаје аутономна воља или жеља.

Подскуп вештачке интелигенције познат као неуронске мреже обрађује информације налик на умрежену неуронску структуру људског мозга. У ширем смислу, АИ се односи на хардвер или софтвер који је способан да обавља операције које обично захтевају људску интелигенцију.

Неуронске мреже уче кроз а процес који се зове обука, где им се достављају велике количине података и прилагођавају своје интерне параметре да би минимизирали грешку у својим предвиђањима. Овај итеративни процес је вођен техникама математичке оптимизације.

Неуронске мреже, посебно модели дубоког учења, често се називају "црне кутије" због њихове сложености. Иако постоје методе за тумачење неких одлука, може бити изазовно пратити сваки аспект процеса доношења одлука у неуронској мрежи.

Саме неуронске мреже нису инхерентно пристрасне, али могу одражавати пристрасности присутне у подаци о обуци. Он наглашава важност одговорног прикупљања и обраде података.

Неке неуронске мреже су дизајниране да генерише уметност, музику, па чак и писање. Иако ове креације могу бити нове и интригантне, да ли представљају „креативност” је још увек предмет филозофске дебате.

Да, специфични напади попут супротстављених примера, где мање промене улазних података могу довести до нетачних излаза, могу учинити неуронске мреже рањивим. Да би развили одбрану од ових врста рањивости, стручњаци стално раде.

Етичка разматрања у неуронским мрежама укључују питања везана за пристрасност, транспарентност, приватност и одговорност. Исправне смернице, прописи и надзор су од виталног значаја за позабавите овим проблемима.

Запакуј

Постоји много сложених детаља у огромном пољу неуронских мрежа који могу изазвати неспоразуме или погрешне перцепције. Надамо се да ћемо разбити митове и дати нашим читаоцима тачне информације тако што ћемо отворено разговарати о овим питањима са стручњацима за предметну тему. Кључна компонента савремене АИ технологије, неуронске мреже настављају да напредују, а заједно са њима и наше разумевање. Да бисмо се кретали у будућности ове фасцинантне области, биће неопходна отворена комуникација, стално учење и одговорна имплементација.

Опширније:

• 10 важних пословних и животних лекција из OpenAI извршни директор Сем Алтман
• Еволуција четбота из Т9-ере и GPT-1 до ChatGPT
• Црипто Цонференце ЛА долази у Конгресни центар Анахеим
• Које су предности и мане вештачке интелигенције у писању?
• Текст у 3Д: Гоогле је развио неуронску мрежу која генерише 3Д моделе из текстуалних описа