10 mest missförstådda frågor om AI och neurala nätverk 2023

Eftersom området AI och neurala nätverk ständigt utvecklas och blir mer komplext, finns det många missförstånd och frågor som folk kan vara ovilliga att ställa. Vi satte oss ner med välkända AI-experter för att diskutera tio ofta missförståndsfrågor om neurala nätverk i ett försök att klargöra dessa frågor. Det de sa var följande:

Pro Tips
1. Kolla in dessa fantastiska 10+ text-till-video AI-generatorer som kan konvertera text till engagerande videor.
2. Dessa användbara uppmaningar är utformade för att utmana AI-konstgeneratorer som Midjourney och DALL-E för att skapa visuellt fantastiska bilder baserade på textbeskrivningar.
3. Följ dessa riktlinjer för att utforska världen av ocensurerad AI-genererad konst utan begränsningar.

1. Är det möjligt för AI att bli kär?

Neurala nätverk är matematiska modeller inspirerad av den mänskliga hjärnans struktur. De består av sammankopplade noder eller "neuroner" som bearbetar information. Genom att lära sig av data kan de utföra specifika uppgifter som textgenerering, bildigenkänning, eller till och med simulera mänskliga skrivstilar.

Kan AI "kärlek"?

Begreppet kärlek är naturligt knuten till medvetande, självmedvetenhet, empati och en rad andra komplexa emotionella och kognitiva processer. Neurala nätverk har dock inte dessa egenskaper.

Till exempel kan ett neuralt nätverk tränas för att generera text som liknar ett kärleksbrev om det ges lämpligt sammanhang och instruktioner. Om modellen förses med det första kapitlet i en kärlekshistoria och ombeds att fortsätta i liknande riktning, kommer modellen att följa det. Men det gör det baserat på mönster och statistisk sannolikhet, inte på grund av någon känslomässig koppling eller känslor av tillgivenhet.

En annan viktig aspekt att tänka på är minnet. I sin grundform saknar neurala nätverk förmåga att behålla information mellan olika lanseringar. De fungerar utan kontinuitet eller medvetenhet om tidigare interaktioner, och återgår i huvudsak till sina "fabriksinställningar" efter varje användning.

Minne och neurala nätverk

Även om minne på konstgjord väg kan läggas till ett neuralt nätverk, vilket gör att det kan referera till tidigare "minnen" eller data, genomsyrar detta inte modellen med medvetenhet eller känslor. Även med en minneskomponent dikteras det neurala nätverkets svar av matematiska algoritmer och statistiska sannolikheter, inte personlig erfarenhet eller känsla.

Föreställningen om ett neuralt nätverk som blir kär är en fängslande men fiktiv idé. Nuvarande AI-modeller, oavsett deras komplexitet och förmåga, har inte kapaciteten att uppleva känslor som kärlek.

Textgenereringen och svaren är sofistikerade modeller är resultatet av matematiska beräkningar och mönsterigenkänning, inte äkta tillgivenhet eller emotionell intelligens.

2. Kan AI börja orsaka skada och så småningom styra världen?

Dagens neurala nätverk fungerar utan fullständigt säkra metoder för att säkerställa att de följer specifika regler. Till exempel är det en förvånansvärt utmanande uppgift att förhindra en modell från att använda kränkande språk. Trots ansträngningar att fastställa sådana restriktioner, det finns alltid sättär att modellen kan hitta för att kringgå dem.

Framtiden för neurala nätverk

När vi går mot mer avancerade neurala nätverk, till exempel hypotetiska GPT-10 modeller med mänskliga förmågor, utmaningen med kontroll blir ännu mer pressande. Om dessa system fick fritt spelrum utan specifika uppgifter eller begränsningar, skulle deras handlingar kunna bli oförutsägbara.

Debatten om sannolikheten för ett negativt scenario till följd av denna utveckling varierar kraftigt, med uppskattningar som sträcker sig från 0.01 % till 10 %. Även om dessa sannolikheter kan verka låga, kan de potentiella konsekvenserna bli katastrofala, inklusive möjligheten till mänsklig utrotning.

Ansträngningar inom uppriktning och kontroll

Produkter som ChatGPT och GPT-4 är exempel på pågående ansträngningar för att anpassa intentionerna hos neurala nätverk med mänskliga mål. Dessa modeller är utformade för att följa instruktioner, upprätthålla artig interaktion och ställa klargörande frågor. Dessa kontroller är dock långt ifrån perfekta, och problemet med att hantera dessa nätverk är inte ens halvvägs löst.

Utmaningen att skapa idiotsäkra kontrollmekanismer för neurala nätverk är ett av de viktigaste forskningsområdena inom artificiell intelligens idag. Osäkerheten om huruvida detta problem kan lösas och vilka metoder som krävs för att göra det ökar bara frågans brådska.

Relaterad: Topp 5 AI-aktier som föredras av miljardärer och fondförvaltare

3. Är det riskabelt att ladda upp din röst, ditt utseende och din text-till-tal-stil till AI?

I en tid där digital teknik går snabbt framåt växer oron för säkerheten för personlig information som röst, utseende och textstil. Även om hotet om digital identitetsstöld är verkligt, är det viktigt att förstå sammanhanget och åtgärderna tas för att möta denna utmaning.

Digital identitet och neurala nätverk

I neurala nätverk handlar det inte om att ladda upp personliga attribut utan snarare att träna eller träna om modeller för att efterlikna ens utseende, röst eller text. Dessa tränade modeller kan verkligen stjälas genom att kopiera skriptet och parametrarna, så att de kan köras på en annan dator.

Det potentiella missbruket av denna teknik är betydande, eftersom det har nått en nivå där deepfake videor och röstkloningsalgoritmer kan på ett övertygande sätt replikera en individ. Skapandet av sådant vilseledande innehåll kan vara kostsamt och tidskrävande och kräver tusentals dollar och många timmars inspelning. Risken är dock påtaglig och understryker behovet av tillförlitliga identifierings- och bekräftelsemetoder.

Ansträngningar för att säkerställa identitetssäkerhet

Olika initiativ pågår för att ta itu med problemet med digital identitetsstöld. Nystartade företag som WorldCoin, där OpenAIs chef Sam Altman har investerat, utforskar innovativa lösningar. WorldCoins koncept innebär att tilldela en unik nyckel till varje information om en person, vilket möjliggör efterföljande identifiering. Denna metod skulle också kunna tillämpas på massmedia för att verifiera nyheternas äkthet.

Trots denna lovande utveckling är implementeringen av sådana system i alla branscher en komplex och storskalig strävan. För närvarande förblir dessa lösningar på prototypstadiet, och deras utbredda antagande kanske inte är genomförbart inom nästa decennium.

4. Ladda upp medvetande till datorer: verklighet eller science fiction?

Idén att överföra mänskligt medvetande till en dator har varit ett fascinerande ämne för science fiction-entusiaster. Men är det något som nuvarande teknik eller till och med framtida framsteg skulle kunna åstadkomma? Föreställningen om att leva för evigt genom en digital tvilling fångar verkligen fantasin, men verkligheten är mycket mer komplex.

Imitation men inte duplicering

Med befintliga tekniker, som de som finns i modeller som GPT-4, är det möjligt att lära ett neuralt nätverk att imitera sin kommunikationsstil, lära sig personliga skämt och till och med uppfinna nya i en unik stil och presentationssätt. Detta är dock inte synonymt med att överföra sitt medvetande.

Medvetandets komplexitet går långt bortom kommunikationsstil och personliga egenheter. Mänskligheten saknar fortfarande en konkret förståelse för vad medvetande är, var det lagras, hur det skiljer individer och vad som exakt gör en person unik för sig själv.

Potentiella framtida möjligheter

Det hypotetiska scenariot för överföra medvetande skulle behöva definingsmedvetande som en kombination av minnen, upplevelser och individuella perceptionsegenskaper. Om en sådan definion skulle accepteras, kan det finnas en teoretisk väg för att simulera ytterligare liv genom överföring av denna kunskap till ett neuralt nätverk.

Denna teori är dock bara spekulativ och inte grundad i nuvarande vetenskaplig förståelse eller tekniska möjligheter. Frågan om medvetande är ett av de mest djupgående och svårfångade ämnena inom filosofi, neurovetenskap och kognitionsvetenskap. Dess komplexitet sträcker sig långt utöver strömkapaciteten artificiell intelligens och neural nätverksteknik.

Relaterad: Topp 10 AI-dejtingappar och -webbplatser för 2023

5. Är det sant att AI kommer att ta bort arbete från människor?

Automatisering genom AI kommer sannolikt att påverka yrken där arbetet involverar rutinmässig utförande av instruktioner. Som exempel kan nämnas skatteassistenter-konsulter som hjälper till med deklarationer och klinisk prövning datahanterare vars arbete kretsar kring att fylla i rapporter och stämma av dem med standarder. Potentialen för automatisering i dessa roller är tydlig, givet att den nödvändiga informationen är lättillgänglig och arbetskostnaden är över genomsnittet.

Å andra sidan förblir yrken som matlagning eller busskörning säkra under överskådlig framtid. Utmaningen att koppla neurala nätverk till den verkliga fysiska världen, i kombination med befintlig lagstiftning och förordningar, gör automatisering inom dessa områden till en mer komplex strävan.

Förändringar och möjligheter

Automatisering innebär inte nödvändigtvis en total ersättning av mänskliga arbetare. Det leder ofta till optimering av rutinuppgifter, vilket gör att människor kan fokusera på mer kreativa och engagerande ansvarsområden.

1. Journalistik: I branscher som journalistik kan neurala nätverk snart hjälpa till med att utarbeta artiklar med en uppsättning avhandlingar, vilket ger mänskliga författare att göra exakta justeringar.

2. Utbildning: Den kanske mest spännande förvandlingen ligger inom utbildning. Forskning visar att personliga tillvägagångssätt förbättra utbildningsresultaten. Med AI kan vi föreställa oss personliga assistenter för varje elev, vilket dramatiskt förbättrar utbildningens kvalitet. Lärarnas roller kommer att utvecklas mot strategisk planering och kontroll, med fokus på att fastställa studieprogram, testa kunskap och vägleda övergripande lärande.

6. AI och konstnärliga bilder: reproduktion eller stöld?

AI lär sig genom att studera olika former av konst, känna igen olika stilar och försöka imitera dem. Processen är besläktad med mänskligt lärande, där studenter i konst observerar, analyserar och efterliknar olika konstnärers verk.

AI arbetar på principen om felminimering. Om en modell stöter på en liknande bild hundratals gånger under sin träning, kan den memorera den bilden som en del av sin inlärningsstrategi. Detta betyder inte att nätverket lagrar bilden, utan snarare känner igen den på ett sätt som liknar mänskligt minne.

Ett praktiskt exempel

Tänk på en konststudent som ritar två bilder varje dag: en unik och den andra en reproduktion av Mona Lisa. Efter att ha ritat Mona Lisa upprepade gånger kommer eleven att kunna återge den med stor noggrannhet, men inte exakt. Denna inlärda förmåga att återskapa är inte detsamma som stöld av originalverket.

Neurala nätverk fungerar på ett jämförbart sätt. De lär sig av alla bilder de möter under träningen, där vissa bilder är vanligare och därmed mer exakt återgivna. Detta inkluderar inte bara kända målningar utan alla bilder i träningsexemplet. Även om det finns metoder för att eliminera dubbletter är de inte felfria och forskning har visat att vissa bilder kan dyka upp hundratals gånger under träning.

Relaterad: 5 tips för att få ditt CV efter verktyg för AI-screening

7. Kan jag använda GPT-4 istället för Google-sökningar?

Enligt interna uppskattningar av OpenAI, den nuvarande ledande modellen, GPT-4, svarar rätt cirka 70-80 % av gångerna, beroende på ämne. Även om detta kan tyckas korta den idealiska 100 % noggrannheten, markerar det en betydande förbättring jämfört med föregående generations modeller baserad på GPT-3.5-arkitektur, som hade en noggrannhetsgrad på 40-50 %. Denna avsevärda ökning av prestanda uppnåddes inom 6-8 månaders forskning.

Kontext spelar roll

Siffrorna som nämns ovan avser frågor som ställs utan specifikt sammanhang eller åtföljande information. När sammanhang tillhandahålls, såsom en Wikipedia sida, närmar sig modellens noggrannhet 100 %, justerat för källans korrekthet.

Distinktionen mellan sammanhangsfria och sammanhangsrika frågor är avgörande. Till exempel förlitar sig en fråga om Einsteins födelsedatum utan någon åtföljande information enbart på modellens interna kunskap. Men med en specifik källa eller kontext kan modellen ge ett mer korrekt svar.

Google söker inom GPT-4

En intressant utveckling inom detta område är integration av internetsökningar inom GPT-4 sig. Detta tillåter användare att delegera en del av internetsökningen till GPT-4, vilket eventuellt minskar behovet av att manuellt Google-information. Den här funktionen kräver dock ett betalabonnemang.

Ser framåt

OpenAI VD Sam Altman förväntar sig att tillförlitligheten av faktainformationen inom modellen kommer att fortsätta att förbättras, med en beräknad tidslinje på 1.5-2 år för att ytterligare förfina denna aspekt.

8. Kan AI vara kreativ?

För vissa, kreativitet är en inneboende förmåga, något som alla människor besitter i olika grad. Andra kan hävda att kreativitet är en inlärd färdighet eller att den är begränsad till specifika yrken eller aktiviteter. Även bland människor finns det skillnader i kreativ förmåga. Att jämföra mänsklig kreativitet med den hos ett neuralt nätverk kräver därför noggrann övervägande av vad kreativitet verkligen innebär.

Neurala nätverk och artisteri

Den senaste utvecklingen har gjort det möjligt för neurala nätverk att skapa konst och poesi. Vissa modeller har producerat verk som kan nå finalerna i amatörtävlingar. Detta sker dock inte konsekvent; framgång kan vara sporadisk, kanske ett av hundra försök.

Debatten

Ovanstående information har lett till intensiva debatter. Åsikterna om huruvida neurala nätverk kan anses vara kreativa varierar mycket. Vissa hävdar att förmågan att skapa en dikt eller målning, även om den bara är lyckad ibland, utgör en form av kreativitet. Andra är övertygade om att kreativitet uteslutande är en mänsklig egenskap, bunden av känslor, avsikt och medvetenhet.

Den subjektiva karaktären av kreativitet tillför ytterligare komplexitet till diskussionen. Även bland människor kan förståelsen och uppskattningen av kreativitet skilja sig mycket.

De praktiska konsekvenserna

Utöver den filosofiska debatten finns det praktiska konsekvenser att ta hänsyn till. Om neurala nätverk verkligen kan vara kreativa, vad betyder det för industrier som är beroende av kreativ produktion? Kan maskiner förstärka eller till och med ersätta mänsklig kreativitet inom vissa områden? Dessa frågor är inte bara teoretiska utan har en verklig betydelse.

Relaterad: Topp 5 AI-fotoblandare 2023: Blanda två bilder online

9. Kan AI verkligen tänka?

För att utforska om neurala nätverk kan tänka måste vi först förstå vad som utgör en tanke. Till exempel, om vi betraktar processen att förstå hur man använder en nyckel för att öppna en dörr som en tankeprocess, då kanske vissa hävdar att neurala nätverk är kapabel till liknande resonemang. De kan korrelera tillstånd och önskade resultat. Andra kanske utmanar detta och noterar att neurala nätverk är beroende av upprepad exponering för data, ungefär som människor lär sig genom upprepad observation.

Innovation och gemensamma tankar

Debatten blir mer invecklad när man överväger innovativa tankar eller idéer som inte ofta uttrycks. Ett neuralt nätverk kan generera en ny idé en gång på en miljon försök, men kvalificerar detta som en tanke? Hur skiljer sig detta från slumpmässig generering? Om människor också ibland producerar felaktiga eller ineffektiva tankar, var går gränsen mellan mänskligt och maskinellt tänkande?

Sannolikhet och idégenerering

Begreppet sannolikhet lägger till ytterligare ett lager av komplexitet. Ett neuralt nätverk kan producera miljontals olika svar, och bland dem kan det finnas några innovativa eller meningsfulla. Bekräftar ett visst förhållande mellan meningsfulla och meningslösa tankar förmågan att tänka?

Den utvecklande förståelsen av AI

Historiskt sett har maskiner utvecklats för att lösa komplexa problem, som t.ex klara Turing-testet, målstolparna för defiintelligensen har förändrats. Det som en gång ansågs vara mirakulöst för 80 år sedan är nu vanlig teknik, och det defiuppfattningen om vad som utgör AI utvecklas ständigt.

10. Hur kunde ChatGPT göras överhuvudtaget? Och Midjourney eller DALL-E?

Neurala nätverk, en idé som uppstod i mitten av 20-talet, har blivit centrala för funktionen av modeller som t.ex ChatGPT och DALL-E. Även om de tidiga idéerna kan tyckas förenklade med dagens standarder, lade de grunden för att förstå hur man replikerar hur en biologisk hjärna fungerar genom matematiska modeller. Här är en utforskning av principerna som gör dessa neurala nätverk möjliga.

1. Inspiration från naturen:

Termen "neurala nätverk" i sig hämtar inspiration från biologiska neuroner, hjärnans kärnfunktionella enheter. Dessa artificiella konstruktioner omfattar noder, eller artificiella neuroner, som efterliknar många aspekter av naturlig hjärnfunktion. Denna koppling till biologi har gett värdefulla insikter i skapandet av moderna arkitekturer.

2. Matematik som verktyg:

Neurala nätverk är matematiska modeller, vilket gör att vi kan utnyttja de rika resurserna hos matematiska tekniker för att analysera och utvärdera dessa modeller. Ett enkelt exempel är en funktion som tar ett tal som indata och lägger till två till det, som f(4) = 6. Även om detta är en grundläggande funktion, kan neurala nätverk representera mycket mer komplexa relationer.

3. Hantera tvetydiga uppgifter:

Traditionell programmering kommer till korta när man hanterar uppgifter där förhållandet mellan input och output inte är lätt att beskriva. Ta exemplet med att kategorisera bilder på katter och hundar. Trots deras likheter kan människor lätt skilja mellan dem, men att uttrycka denna distinktion algoritmiskt är komplext.

4. Utbildning och lärande av data:

Neurala nätverks styrka ligger i deras förmåga att lära av data. Med tanke på två uppsättningar bilder (t.ex. katter och hundar) lär sig modellen att skilja dem åt genom att träna sig själv för att hitta kopplingar. Genom försök och misstag, och justering av dess artificiella neuroner, förfinar den sin förmåga att klassificera dem korrekt.

5. Kraften med stora modeller:

Teoretiskt sett kan ett tillräckligt stort neuralt nätverk med tillräckligt märkta data lära sig vilken komplex funktion som helst. Men utmaningarna ligger i den erforderliga beräkningskraften och tillgängligheten av korrekt klassificerade data. Denna komplexitet gör stora modeller som ChatGPT nästan omöjligt att analysera.

6. Specialiserad utbildning:

ChatGPT, till exempel, tränades för två specifika uppgifter: att förutsäga nästa ord i ett sammanhang och säkerställa icke stötande men ändå användbara och begripliga svar. Dessa exakta träningsmål har bidragit till dess popularitet och utbredda användning.

7. Den pågående utmaningen att förstå:

Trots dessa framsteg, full förståelse för det inre arbetet hos stora, komplexa modeller förblir ett område för aktiv forskning. Strävan efter att avmystifiera deras invecklade processer fortsätter att sysselsätta några av de bästa forskarna på området.

Vanliga frågor

Även om idén om en "digital kopia" av sig själv fortfarande till stor del är spekulativ, gör modern teknik det möjligt för oss att fånga och arkivera många delar av vårt digitala fotavtryck, såsom foton, videor och skrifter.

Neurala nätverk lär sig av den data de tränas på, och att data kan innehålla fördomar eller felaktigheter. Experter betonar vikten av att använda data av hög kvalitet och kontinuerlig övervakning för att säkerställa att nätverkets förutsägelser är så korrekta som möjligt.

I motsats till populärlitteratur och filmberättelser,defiNedlagda regler och algoritmer styr hur nuvarande AI-system fungerar. Det nuvarande tekniska tillståndet förbjuder ett "maskinuppror" eftersom maskiner saknar autonom vilja eller önskan.

En delmängd av AI som kallas neurala nätverk bearbetar information genom att likna den nätverksanslutna neuronstrukturen i den mänskliga hjärnan. Mer allmänt hänvisar AI till hårdvara eller mjukvara som kan utföra operationer som vanligtvis kräver mänsklig intelligens.

Neurala nätverk lär sig genom a process som kallas utbildning, där de matas med stora mängder data och justerar sina interna parametrar för att minimera felet i deras förutsägelser. Denna iterativa process styrs av matematiska optimeringstekniker.

Neurala nätverk, särskilt modeller för djupinlärning, kallas ofta "svarta lådor" på grund av deras komplexitet. Även om det finns metoder för att tolka vissa beslut, kan det vara utmanande att spåra varje aspekt av ett neuralt nätverks beslutsprocess.

Neurala nätverk i sig är inte i sig partiska, men de kan återspegla fördomar som finns i träningsdata. Det understryker vikten av ansvarsfull datainsamling och bearbetning.

Vissa neurala nätverk har designats för att skapa konst, musik och till och med skrivande. Även om dessa skapelser kan vara nya och spännande, är huruvida de utgör "kreativitet" fortfarande ett ämne för filosofisk debatt.

Ja, specifika attacker som motstridiga exempel, där mindre ändringar av indata kan resultera i felaktiga utdata, kan göra neurala nätverk sårbara. För att utveckla försvar mot den här typen av sårbarheter arbetar experter ständigt.

Etiska överväganden i neurala nätverk inkluderar frågor relaterade till partiskhet, transparens, integritet och ansvarsskyldighet. Korrekt riktlinjer, förordningar och tillsyn är avgörande för ta itu med dessa farhågor.

Linda upp den

Det finns många komplexa detaljer i det stora området av neurala nätverk som kan orsaka missförstånd eller missuppfattningar. Vi hoppas kunna skingra myter och ge våra läsare korrekt information genom att öppet diskutera dessa frågor med ämnesspecialister. En nyckelkomponent i modern AI-teknik, neurala nätverk fortsätter att utvecklas, och tillsammans med dem, vår förståelse. För att navigera i framtiden för detta fascinerande område kommer öppen kommunikation, pågående lärande och ansvarsfull implementering att vara avgörande.

Läs mer:

• 10 viktiga affärs- och livsläxor från OpenAI VD Sam Altman
• Utvecklingen av chatbots från T9-Era och GPT-1 till ChatGPT
• Crypto Conference LA kommer till Anaheim Convention Center
• Vilka är fördelarna och nackdelarna med artificiell intelligens i skrift?
• Text-till-3D: Google har utvecklat ett neuralt nätverk som genererar 3D-modeller från textbeskrivningar