10 คำถามที่เข้าใจผิดมากที่สุดเกี่ยวกับ AI และ Neural Networks ในปี 2023

เนื่องจากสาขาของ AI และโครงข่ายประสาทเทียมมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและมีความซับซ้อนมากขึ้น จึงมีความเข้าใจผิดและคำถามมากมายที่ผู้คนอาจลังเลที่จะถาม เรานั่งคุยกับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่มีชื่อเสียงเพื่อหารือเกี่ยวกับคำถามที่มักเข้าใจผิดสิบข้อเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อพยายามชี้แจงประเด็นเหล่านี้ สิ่งที่พวกเขากล่าวมีดังนี้:

Pro Tips
1. ตรวจสอบที่น่าทึ่งเหล่านี้ ตัวสร้าง AI แปลงข้อความเป็นวิดีโอมากกว่า 10 ตัว ที่สามารถแปลงข้อความเป็นวิดีโอที่น่าสนใจ
2. ข้อความแจ้งที่เป็นประโยชน์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อท้าทายผู้สร้างงานศิลปะ AI เช่น Midjourney และ DALL-E เพื่อสร้างภาพที่น่าตื่นตาตื่นใจตามคำอธิบายข้อความ
3. ปฏิบัติตามแนวทางเหล่านี้เพื่อสำรวจโลกแห่งงานศิลปะที่สร้างโดย AI ที่ไม่ถูกเซ็นเซอร์โดยไม่มีข้อจำกัด

1. เป็นไปได้ไหมที่ AI จะตกหลุมรัก?

โครงข่ายประสาทเทียมคือ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างสมองของมนุษย์ ประกอบด้วยโหนดหรือ "เซลล์ประสาท" ที่เชื่อมต่อกันซึ่งประมวลผลข้อมูล ด้วยการเรียนรู้จากข้อมูล พวกเขาสามารถทำงานเฉพาะอย่าง เช่น การสร้างข้อความ การจดจำภาพหรือแม้กระทั่งการจำลองรูปแบบการเขียนที่เหมือนมนุษย์

AI สามารถ “รัก” ได้หรือไม่?

แนวคิดของความรัก เชื่อมโยงโดยเนื้อแท้กับจิตสำนึก การตระหนักรู้ในตนเอง ความเห็นอกเห็นใจ และกระบวนการทางอารมณ์และการรับรู้ที่ซับซ้อนอื่นๆ อย่างไรก็ตามโครงข่ายประสาทเทียมไม่มีคุณลักษณะเหล่านี้

ตัวอย่างเช่น สามารถฝึกโครงข่ายประสาทเทียมให้สร้างข้อความที่คล้ายกับจดหมายรักได้ หากได้รับบริบทและคำแนะนำที่เหมาะสม หากได้รับบทแรกของเรื่องราวความรักและขอให้ดำเนินต่อไปในรูปแบบเดียวกัน แบบจำลองจะปฏิบัติตาม แต่มันขึ้นอยู่กับรูปแบบและความน่าจะเป็นทางสถิติ ไม่ใช่เพราะความเชื่อมโยงทางอารมณ์หรือความรู้สึกรักใคร่

สิ่งสำคัญอีกประการที่ต้องพิจารณาคือหน่วยความจำ ในรูปแบบพื้นฐาน โครงข่ายประสาทเทียมขาดความสามารถในการเก็บข้อมูลระหว่างการเปิดตัวที่แตกต่างกัน พวกเขาทำงานโดยไม่มีความต่อเนื่องหรือตระหนักถึงการโต้ตอบที่ผ่านมา โดยพื้นฐานแล้วจะเปลี่ยนกลับเป็น "การตั้งค่าจากโรงงาน" หลังจากใช้งานแต่ละครั้ง

หน่วยความจำและโครงข่ายประสาทเทียม

แม้ว่าหน่วยความจำสามารถเพิ่มเข้าไปในโครงข่ายประสาทเทียมได้ ทำให้สามารถอ้างอิง "ความทรงจำ" หรือข้อมูลในอดีตได้ แต่สิ่งนี้ไม่ได้ทำให้โมเดลมีสติสัมปชัญญะหรืออารมณ์ แม้จะมีส่วนประกอบของหน่วยความจำ การตอบสนองของโครงข่ายประสาทเทียมก็ถูกกำหนดโดยอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์และความน่าจะเป็นทางสถิติ ไม่ใช่ประสบการณ์ส่วนตัวหรือความรู้สึกนึกคิด

แนวคิดเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมที่ตกหลุมรักเป็นแนวคิดที่น่าดึงดูดใจแต่เป็นเรื่องสมมติ โมเดล AI ในปัจจุบัน ไม่ว่าจะมีความซับซ้อนและความสามารถเพียงใด ก็ไม่มีความสามารถในการสัมผัสอารมณ์ต่างๆ เช่น ความรัก

การสร้างข้อความและการตอบกลับที่สังเกตได้อย่างซับซ้อน โมเดล เป็นผลมาจากการคำนวณทางคณิตศาสตร์และการจดจำรูปแบบ ไม่ใช่ความรักหรือความฉลาดทางอารมณ์อย่างแท้จริง

2. AI เริ่มก่ออันตรายและครองโลกในที่สุดได้หรือไม่?

เครือข่ายนิวรัลในปัจจุบันทำงานโดยไม่มีวิธีการที่พิสูจน์ได้อย่างสมบูรณ์เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามกฎเฉพาะ ตัวอย่างเช่น การป้องกันไม่ให้นางแบบใช้ภาษาที่ไม่เหมาะสมเป็นงานที่ท้าทายอย่างน่าประหลาดใจ แม้จะมีความพยายามที่จะกำหนดข้อจำกัดดังกล่าว มีทางเสมอที่ตัวแบบอาจหาทางหลีกเลี่ยงได้

อนาคตของโครงข่ายประสาทเทียม

ขณะที่เราก้าวไปสู่โครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูง เช่น สมมุติ GPT-10 โมเดลที่มีความสามารถเหมือนมนุษย์ ความท้าทายในการควบคุมยิ่งกดดันมากขึ้น หากระบบเหล่านี้ได้รับการควบคุมอย่างอิสระโดยไม่มีงานหรือข้อจำกัดเฉพาะ การกระทำของระบบเหล่านี้อาจไม่สามารถคาดเดาได้

การถกเถียงเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของสถานการณ์เชิงลบที่เป็นผลจากการพัฒนาเหล่านี้แตกต่างกันไปอย่างมาก โดยมีค่าประมาณตั้งแต่ 0.01% ถึง 10% แม้ว่าความน่าจะเป็นเหล่านี้อาจดูต่ำ แต่ผลที่ตามมาอาจเป็นหายนะ รวมถึงความเป็นไปได้ของ การสูญพันธุ์ของมนุษย์.

ความพยายามในการจัดตำแหน่งและการควบคุม

สินค้าที่ชอบ ChatGPT และ GPT-4 เป็นตัวอย่างของความพยายามอย่างต่อเนื่องในการปรับเจตนารมณ์ของโครงข่ายประสาทเทียมให้สอดคล้องกับเป้าหมายของมนุษย์ โมเดลเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อทำตามคำแนะนำ รักษาการโต้ตอบที่สุภาพ และถามคำถามที่ชัดเจน อย่างไรก็ตาม การควบคุมเหล่านี้ยังห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ และปัญหาในการจัดการเครือข่ายเหล่านี้ก็ยังไม่ได้รับการแก้ไขแม้แต่ครึ่งทาง

ความท้าทายในการสร้างกลไกการควบคุมที่เข้าใจผิดได้สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมเป็นหนึ่งในงานวิจัยที่สำคัญที่สุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน ความไม่แน่นอนเกี่ยวกับว่าปัญหานี้สามารถแก้ไขได้หรือไม่และวิธีที่จำเป็นในการดำเนินการดังกล่าวจะเพิ่มความเร่งด่วนของปัญหาเท่านั้น

ที่เกี่ยวข้อง: หุ้น AI 5 อันดับแรกที่มหาเศรษฐีและผู้จัดการกองทุนต้องการ

3. การอัปโหลดเสียง รูปร่างหน้าตา และรูปแบบการอ่านออกเสียงข้อความของคุณไปยัง AI มีความเสี่ยงหรือไม่

ในยุคที่เทคโนโลยีดิจิทัลก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลส่วนบุคคล เช่น เสียง ลักษณะที่ปรากฏ และรูปแบบข้อความก็เพิ่มมากขึ้น แม้ว่าภัยคุกคามจากการโจรกรรมข้อมูลประจำตัวทางดิจิทัลจะเกิดขึ้นจริง แต่สิ่งสำคัญคือต้องทำความเข้าใจ บริบทและมาตรการ ถูกนำไปใช้เพื่อจัดการกับความท้าทายนี้

ข้อมูลประจำตัวดิจิทัลและโครงข่ายประสาทเทียม

ในโครงข่ายประสาทเทียม ไม่ใช่เรื่องของการอัปโหลดคุณลักษณะส่วนบุคคล แต่เป็นการฝึกหรือฝึกซ้ำแบบจำลองเพื่อเลียนแบบรูปลักษณ์ เสียง หรือข้อความ แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมเหล่านี้สามารถถูกขโมยได้โดยการคัดลอกสคริปต์และพารามิเตอร์ ทำให้สามารถเรียกใช้บนคอมพิวเตอร์เครื่องอื่นได้

ศักยภาพในการใช้เทคโนโลยีนี้ในทางที่ผิดมีความสำคัญ เนื่องจากเทคโนโลยีนี้มาถึงระดับที่ วิดีโอ deepfake และอัลกอริทึมการโคลนเสียงสามารถทำซ้ำบุคคลได้อย่างน่าเชื่อถือ การสร้างเนื้อหาหลอกลวงดังกล่าวอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน โดยต้องใช้เงินหลายพันดอลลาร์และใช้เวลาหลายชั่วโมงในการบันทึก อย่างไรก็ตาม ความเสี่ยงนั้นจับต้องได้และเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการระบุและวิธีการยืนยันที่เชื่อถือได้

ความพยายามในการรับรองความปลอดภัยของข้อมูลประจำตัว

มีการริเริ่มต่างๆ เพื่อจัดการกับปัญหาการโจรกรรมข้อมูลประจำตัวทางดิจิทัล สตาร์ทอัพเช่น WorldCoin ซึ่งในนั้น OpenAIหัวหน้าของ Sam Altman ได้ลงทุน กำลังสำรวจโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมใหม่ แนวคิดของ WorldCoin เกี่ยวข้องกับการกำหนดคีย์เฉพาะให้กับข้อมูลแต่ละชิ้นเกี่ยวกับบุคคล ทำให้สามารถระบุตัวตนได้ในภายหลัง วิธีนี้ใช้กับสื่อมวลชนเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข่าวได้ด้วย

แม้จะมีการพัฒนาที่มีแนวโน้มเหล่านี้ แต่การนำระบบดังกล่าวไปใช้ในทุกอุตสาหกรรมนั้นเป็นความพยายามที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่ ปัจจุบัน โซลูชันเหล่านี้ยังคงอยู่ในขั้นตอนต้นแบบ และการนำไปใช้อย่างแพร่หลายอาจไม่สามารถทำได้ภายใน ทศวรรษหน้า.

4. อัปโหลดจิตสำนึกไปยังคอมพิวเตอร์: ความจริงหรือนิยายวิทยาศาสตร์?

แนวคิดในการถ่ายโอนจิตสำนึกของมนุษย์เข้าสู่คอมพิวเตอร์เป็นเรื่องที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่ชื่นชอบนิยายวิทยาศาสตร์ แต่เป็นสิ่งที่เทคโนโลยีในปัจจุบันหรือแม้แต่ความก้าวหน้าในอนาคตสามารถทำได้หรือไม่? แนวคิดของการมีชีวิตอยู่ตลอดไปผ่านก แฝดดิจิตอล แน่นอนจับจินตนาการ แต่ความเป็นจริงซับซ้อนกว่ามาก

เลียนแบบแต่ไม่ลอกเลียนแบบ

ด้วยเทคโนโลยีที่มีอยู่เช่นที่พบใน รุ่นที่ชอบ GPT-4เป็นไปได้ที่จะสอนโครงข่ายประสาทเทียมให้เลียนแบบรูปแบบการสื่อสาร เรียนรู้เรื่องตลกส่วนตัว และแม้กระทั่งประดิษฐ์สิ่งใหม่ๆ ในรูปแบบและวิธีการนำเสนอที่ไม่เหมือนใคร อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่มีความหมายเหมือนกันกับการถ่ายโอนจิตสำนึก

ความซับซ้อนของจิตสำนึกไปไกลกว่ารูปแบบการสื่อสารและนิสัยใจคอส่วนตัว มนุษยชาติยังขาดความเข้าใจอย่างเป็นรูปธรรมว่าจิตสำนึกคืออะไร ถูกเก็บไว้ที่ใด แยกแยะความแตกต่างระหว่างบุคคลอย่างไร และอะไรที่ทำให้บุคคลมีเอกลักษณ์ในตัวเอง

ศักยภาพที่เป็นไปได้ในอนาคต

สถานการณ์สมมุติของ การถ่ายโอนสติ จะต้อง defiจิตสำนึกเป็นการผสมผสานระหว่างความทรงจำ ประสบการณ์ และลักษณะเฉพาะของการรับรู้ หากเป็นเช่นนั้น defiจะต้องได้รับการยอมรับ อาจมีเส้นทางทางทฤษฎีเพื่อจำลองชีวิตต่อไปผ่านการถ่ายโอนความรู้นี้เข้าสู่โครงข่ายประสาทเทียม

อย่างไรก็ตาม ทฤษฎีนี้เป็นเพียงการคาดเดาและไม่ได้อิงกับความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์หรือความสามารถทางเทคโนโลยีในปัจจุบัน คำถามเกี่ยวกับจิตสำนึกเป็นหนึ่งในวิชาที่ลึกซึ้งและเข้าใจยากที่สุดในปรัชญา ประสาทวิทยาศาสตร์ และวิทยาศาสตร์การรับรู้ ความซับซ้อนของมันขยายออกไปไกลเกินกว่าความจุของกระแส ปัญญาประดิษฐ์ และเทคโนโลยีโครงข่ายประสาทเทียม

ที่เกี่ยวข้อง: แอพและเว็บไซต์หาคู่ AI 10 อันดับแรกสำหรับปี 2023

5. AI จะมาแย่งงานจากคนจริงหรือ?

การทำงานอัตโนมัติผ่าน AI มีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อวิชาชีพที่งานเกี่ยวข้องกับการดำเนินการตามคำสั่งเป็นประจำ ตัวอย่าง ได้แก่ ผู้ช่วยที่ปรึกษาด้านภาษีที่ช่วยในการประกาศและการทดลองทางคลินิก ผู้จัดการข้อมูล ซึ่งทำงานเกี่ยวกับการกรอกรายงานและกระทบยอดกับมาตรฐาน ศักยภาพของระบบอัตโนมัติในบทบาทเหล่านี้มีความชัดเจนเนื่องจากข้อมูลที่จำเป็นพร้อมใช้งานและต้นทุนแรงงานสูงกว่าค่าเฉลี่ย

ในทางกลับกัน อาชีพอย่างการทำอาหารหรือการขับรถบัสยังคงปลอดภัยในอนาคตอันใกล้ ความท้าทายในการเชื่อมต่อเครือข่ายนิวรัลกับโลกแห่งความเป็นจริง เมื่อรวมกับกฎหมายและข้อบังคับที่มีอยู่ ทำให้ระบบอัตโนมัติในสาขาเหล่านี้เป็นความพยายามที่ซับซ้อนมากขึ้น

การเปลี่ยนแปลงและโอกาส

ระบบอัตโนมัติไม่ได้หมายความถึงการทดแทนแรงงานมนุษย์ทั้งหมด มักนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพของงานประจำ ทำให้ผู้คนสามารถมุ่งเน้นไปที่ความรับผิดชอบที่สร้างสรรค์และมีส่วนร่วมมากขึ้น

1. วารสารศาสตร์: ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น วารสารศาสตร์ โครงข่ายประสาทเทียมอาจช่วยในการร่างบทความด้วยชุดวิทยานิพนธ์ในเร็วๆ นี้ ปล่อยให้นักเขียนที่เป็นมนุษย์ต้องปรับเปลี่ยนอย่างแม่นยำ

2. การศึกษา: บางทีการเปลี่ยนแปลงที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือการศึกษา การวิจัยระบุว่าแนวทางส่วนบุคคล ปรับปรุงผลการศึกษา ด้วย AI เราสามารถจินตนาการถึงผู้ช่วยส่วนตัวสำหรับนักเรียนแต่ละคน ซึ่งช่วยยกระดับคุณภาพการศึกษาได้อย่างมาก บทบาทของครูจะพัฒนาไปสู่การวางแผนเชิงกลยุทธ์และการควบคุม โดยมุ่งเน้นที่การกำหนดโปรแกรมการศึกษา การทดสอบความรู้ และแนวทางการเรียนรู้โดยรวม

6. AI และภาพศิลปะ: ทำซ้ำหรือขโมย?

AI เรียนรู้โดยการศึกษารูปแบบต่างๆ ของศิลปะ รู้จักรูปแบบต่างๆ และพยายามเลียนแบบ กระบวนการ เปรียบเสมือนการเรียนรู้ของมนุษย์ที่นักศึกษาศิลปะสังเกต วิเคราะห์ และเลียนแบบผลงานของศิลปินต่างๆ

AI ทำงานบนหลักการลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด หากตัวแบบพบภาพที่คล้ายกันหลายร้อยครั้งระหว่างการฝึก โมเดลอาจจดจำภาพนั้นเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การเรียนรู้ นี่ไม่ได้หมายความว่าเครือข่ายกำลังจัดเก็บรูปภาพ แต่เป็นการจดจำในลักษณะที่คล้ายกับหน่วยความจำของมนุษย์

ตัวอย่างการปฏิบัติ

ลองพิจารณานักเรียนศิลปะที่วาดภาพสองภาพทุกวัน ภาพหนึ่งไม่ซ้ำใคร และอีกภาพจำลองโมนาลิซา หลังจากวาดโมนาลิซาซ้ำแล้วซ้ำอีก นักเรียนจะสามารถทำซ้ำได้อย่างแม่นยำ แต่ไม่ตรงเป๊ะ ความสามารถที่เรียนรู้ในการสร้างใหม่นี้ไม่เท่ากับการขโมยงานต้นฉบับ

เครือข่ายประสาททำงานในลักษณะที่เทียบเคียงได้ พวกเขาเรียนรู้จากภาพทั้งหมดที่พบระหว่างการฝึก โดยภาพบางภาพจะพบเห็นได้ทั่วไปมากกว่า และด้วยเหตุนี้จึงทำซ้ำได้แม่นยำกว่า ซึ่งรวมถึงภาพวาดที่มีชื่อเสียงไม่เพียง แต่ภาพใด ๆ ในตัวอย่างการฝึกอบรม แม้ว่าจะมีวิธีกำจัดภาพที่ซ้ำกัน แต่ก็ไม่ไร้ที่ติ และจากการวิจัยพบว่าภาพบางภาพอาจปรากฏขึ้นหลายร้อยครั้งระหว่างการฝึก

ที่เกี่ยวข้อง: 5 เคล็ดลับในการขอประวัติผ่านเครื่องมือคัดกรอง AI

7. ฉันสามารถใช้ GPT-4 แทนการค้นหาของ Google?

ตามประมาณการภายในโดย OpenAIซึ่งเป็นรุ่นชั้นนำในปัจจุบัน GPT-4, ตอบถูกประมาณ 70-80% ของเวลา ขึ้นอยู่กับหัวข้อ แม้ว่าสิ่งนี้อาจดูเหมือนขาดความแม่นยำในอุดมคติ 100% แต่ก็ถือว่ามีนัยสำคัญ ปรับปรุงจากรุ่นก่อนหน้าของรุ่น อยู่บนพื้นฐานของ GPT-3สถาปัตยกรรม .5 ซึ่งมีอัตราความแม่นยำ 40-50% ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมากนี้เกิดขึ้นได้ภายใน 6-8 เดือนของการวิจัย

เรื่องบริบท

ตัวเลขที่กล่าวถึงข้างต้นเกี่ยวข้องกับคำถามที่ถามโดยไม่มีบริบทเฉพาะหรือข้อมูลประกอบ เมื่อมีการระบุบริบท เช่น Wikiหน้าพีเดียความแม่นยำของโมเดลเข้าใกล้ 100% โดยปรับตามความถูกต้องของแหล่งที่มา

ความแตกต่าง ระหว่างคำถามที่ไม่มีบริบทและคำถามที่มีบริบทเป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างเช่น คำถามเกี่ยวกับวันเดือนปีเกิดของไอน์สไตน์โดยไม่มีข้อมูลประกอบนั้นขึ้นอยู่กับความรู้ภายในของแบบจำลองเท่านั้น แต่ด้วยแหล่งที่มาหรือบริบทเฉพาะ แบบจำลองสามารถให้การตอบสนองที่แม่นยำยิ่งขึ้น

Google ค้นหาภายใน GPT-4

การพัฒนาที่น่าสนใจในด้านนี้คือ บูรณาการการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตภายใน GPT-4 ตัวมันเอง สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถมอบหมายส่วนหนึ่งของการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตให้ GPT-4ซึ่งอาจช่วยลดความจำเป็นในการใช้ข้อมูล Google ด้วยตนเอง อย่างไรก็ตามฟีเจอร์นี้จำเป็นต้องสมัครสมาชิกแบบชำระเงิน

มองไปข้างหน้า

OpenAI ซีอีโอ Sam Altman คาดการณ์ว่าความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงภายในโมเดลจะยังคงปรับปรุงต่อไป โดยมีกำหนดระยะเวลา 1.5-2 ปีในการปรับปรุงแง่มุมนี้เพิ่มเติม

8. AI สามารถสร้างสรรค์ได้หรือไม่?

สำหรับบางคน, ความคิดสร้างสรรค์เป็นความสามารถโดยธรรมชาติสิ่งที่มนุษย์ทุกคนมีในระดับที่แตกต่างกันไป คนอื่นอาจโต้แย้งว่าความคิดสร้างสรรค์เป็นทักษะที่เรียนรู้หรือจำกัดอยู่เฉพาะในอาชีพหรือกิจกรรมเฉพาะ แม้แต่ในหมู่มนุษย์ก็มีความเหลื่อมล้ำ ความสามารถในการสร้างสรรค์. ดังนั้นการเปรียบเทียบความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์กับโครงข่ายประสาทเทียมจำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบว่าความคิดสร้างสรรค์นั้นแท้จริงแล้วเป็นอย่างไร

โครงข่ายประสาทเทียมและอาร์ทิสทรี

การพัฒนาล่าสุดทำให้โครงข่ายประสาทเทียมสามารถสร้างงานศิลปะและกวีนิพนธ์ได้ บางรุ่นสร้างผลงานได้ถึงรอบชิงของมือสมัครเล่น อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ความสำเร็จอาจเกิดขึ้นประปราย อาจเป็นหนึ่งในร้อยครั้ง

อภิปราย

ข้อมูลข้างต้นได้กระตุ้นให้เกิดการถกเถียงกันอย่างเข้มข้น ความคิดเห็นว่าเครือข่ายประสาทสามารถพิจารณาได้ว่าสร้างสรรค์หรือไม่นั้นแตกต่างกันอย่างมาก บางคนแย้งว่าความสามารถในการแต่งกลอนหรือภาพวาด แม้จะประสบความสำเร็จเพียงบางครั้ง แต่ก็ถือเป็นรูปแบบหนึ่งของความคิดสร้างสรรค์ คนอื่นๆ เชื่ออย่างแน่วแน่ว่าความคิดสร้างสรรค์เป็นเพียงลักษณะเฉพาะของมนุษย์ ซึ่งผูกมัดด้วยอารมณ์ ความตั้งใจ และจิตสำนึก

ธรรมชาติของความคิดสร้างสรรค์จะเพิ่มความซับซ้อนให้กับการอภิปราย แม้แต่ในหมู่ผู้คน ความเข้าใจและความชื่นชมในความคิดสร้างสรรค์อาจแตกต่างกันอย่างมากมาย

ผลกระทบในทางปฏิบัติ

นอกเหนือจากการโต้วาทีทางปรัชญาแล้ว ยังมีความหมายเชิงปฏิบัติที่ต้องพิจารณาด้วย หากโครงข่ายประสาทเทียมสามารถสร้างสรรค์ได้ หมายความว่าอย่างไรสำหรับอุตสาหกรรมที่พึ่งพาผลงานสร้างสรรค์ เครื่องจักรสามารถเพิ่มหรือแทนที่ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ในบางสาขาได้หรือไม่? คำถามเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงทฤษฎีเท่านั้น แต่มีความสำคัญในโลกแห่งความเป็นจริง

ที่เกี่ยวข้อง: เครื่องผสมภาพ AI 5 อันดับแรกในปี 2023: ผสมผสานสองภาพออนไลน์

9. AI คิดได้จริงหรือ?

เพื่อสำรวจว่าโครงข่ายประสาทเทียมสามารถคิดได้หรือไม่ ก่อนอื่นเราต้องเข้าใจว่าอะไรประกอบกันเป็นความคิด ตัวอย่างเช่นหากเราพิจารณากระบวนการทำความเข้าใจวิธีใช้กุญแจเพื่อเปิดประตูเป็นกระบวนการคิด บางคนอาจโต้แย้งว่าโครงข่ายประสาทเทียมนั้น สามารถให้เหตุผลได้ใกล้เคียงกัน. พวกเขาสามารถเชื่อมโยงสถานะและผลลัพธ์ที่ต้องการ คนอื่นอาจท้าทายสิ่งนี้โดยสังเกตว่าโครงข่ายประสาทเทียมพึ่งพาการเปิดรับข้อมูลซ้ำ ๆ เช่นเดียวกับที่มนุษย์เรียนรู้ผ่านการสังเกตซ้ำ ๆ

นวัตกรรมและความคิดทั่วไป

การโต้วาทีจะซับซ้อนมากขึ้นเมื่อพิจารณาถึงความคิดเชิงนวัตกรรมหรือแนวคิดที่ไม่ได้แสดงออกโดยทั่วไป โครงข่ายประสาทเทียมอาจสร้างแนวคิดใหม่ ๆ หนึ่งครั้งในล้านครั้ง แต่สิ่งนี้มีคุณสมบัติเป็นความคิดหรือไม่ สิ่งนี้แตกต่างจากการสร้างแบบสุ่มอย่างไร หากมนุษย์เกิดความคิดที่ผิดพลาดหรือไม่ได้ผลในบางครั้ง เส้นแบ่งระหว่างความคิดของมนุษย์และเครื่องจักรอยู่ที่ไหน?

ความน่าจะเป็นและการสร้างความคิด

แนวคิดของความน่าจะเป็นเพิ่มความซับซ้อนอีกชั้นหนึ่ง โครงข่ายประสาทเทียมสามารถสร้างการตอบสนองที่แตกต่างกันนับล้าน และในหมู่พวกเขา อาจมีไม่กี่ตัวที่สร้างสรรค์หรือมีความหมาย อัตราส่วนที่แน่นอนของความคิดที่มีความหมายต่อความคิดที่ไม่มีความหมายนั้นตรวจสอบความสามารถในการคิดหรือไม่?

ความเข้าใจที่พัฒนาไปของ AI

ในอดีต เนื่องจากเครื่องจักรได้รับการพัฒนาเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เช่น ผ่านการทดสอบทัวริง, เสาประตูสำหรับ defiหนิงเฉลียวฉลาดเปลี่ยนไป สิ่งที่เคยถือว่าน่าอัศจรรย์เมื่อ 80 ปีที่แล้ว ปัจจุบันกลายเป็นเทคโนโลยีทั่วไปและ defiสิ่งที่ประกอบเป็น AI มีวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง

10. ทำได้อย่างไร ChatGPT จะทำได้หรือไม่ และ Midjourney หรือ DALL-E?

โครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นแนวคิดที่เกิดขึ้นในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 ได้กลายเป็นศูนย์กลางในการทำงานของ รุ่นเช่น ChatGPT และ DALL-E แม้ว่าแนวคิดในยุคแรกๆ อาจดูเรียบง่ายตามมาตรฐานในปัจจุบัน แต่แนวคิดเหล่านี้ก็ได้วางรากฐานสำหรับการทำความเข้าใจวิธีจำลองการทำงานของสมองทางชีวภาพผ่าน แบบจำลองทางคณิตศาสตร์. นี่คือการสำรวจหลักการที่ทำให้โครงข่ายประสาทเหล่านี้เป็นไปได้

1. แรงบันดาลใจจากธรรมชาติ:

คำว่า "โครงข่ายประสาทเทียม" นั้นได้รับแรงบันดาลใจจากเซลล์ประสาททางชีวภาพ ซึ่งเป็นหน่วยการทำงานหลักของสมอง โครงสร้างเทียมเหล่านี้ประกอบด้วยโหนดหรือเซลล์ประสาทเทียม ซึ่งเลียนแบบการทำงานของสมองตามธรรมชาติหลายๆ ด้าน ความเชื่อมโยงกับชีววิทยานี้ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับการสร้างสถาปัตยกรรมสมัยใหม่

2. คณิตศาสตร์เป็นเครื่องมือ:

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ทำให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากทรัพยากรที่มีมากมายของเทคนิคทางคณิตศาสตร์เพื่อวิเคราะห์และประเมินแบบจำลองเหล่านี้ ตัวอย่างง่ายๆ คือฟังก์ชันที่รับตัวเลขเป็นอินพุตแล้วบวกสองเข้าไป เช่น f(4) = 6 แม้ว่านี่จะเป็นฟังก์ชันพื้นฐาน แต่โครงข่ายประสาทเทียมสามารถแสดงความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนกว่ามากได้

3. การจัดการงานที่คลุมเครือ:

การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมนั้นสั้นเมื่อต้องรับมือกับงานที่ความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุตไม่สามารถอธิบายได้ง่ายๆ นำตัวอย่างการจัดหมวดหมู่รูปภาพของแมวและสุนัข แม้จะมีความคล้ายคลึงกัน แต่มนุษย์ก็สามารถแยกความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย แต่การแสดงความแตกต่างนี้ด้วยอัลกอริธึมนั้นซับซ้อน

4. การฝึกอบรมและการเรียนรู้จากข้อมูล:

จุดแข็งของโครงข่ายประสาทเทียมอยู่ที่ความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูล เมื่อกำหนดภาพสองชุด (เช่น แมวและสุนัข) แบบจำลองจะเรียนรู้ที่จะแยกแยะภาพเหล่านี้โดยการฝึกตัวเองเพื่อค้นหาความเชื่อมโยง ผ่านการลองผิดลองถูกและการปรับเซลล์ประสาทเทียม ทำให้สามารถจำแนกประเภทได้อย่างถูกต้อง

5. พลังของโมเดลขนาดใหญ่:

ตามทฤษฎีแล้ว โครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่พอที่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพียงพอสามารถเรียนรู้ฟังก์ชันที่ซับซ้อนใดๆ ได้ อย่างไรก็ตาม ความท้าทายอยู่ที่พลังการประมวลผลที่จำเป็นและความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่จัดประเภทอย่างถูกต้อง ความซับซ้อนนี้ทำให้โมเดลขนาดใหญ่เช่น ChatGPT แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะวิเคราะห์อย่างเต็มที่

6. การฝึกอบรมเฉพาะทาง:

ChatGPTตัวอย่างเช่น ได้รับการฝึกอบรมสำหรับงานเฉพาะสองอย่าง: การคาดคะเนคำถัดไปในบริบทและการตรวจสอบคำตอบที่ไม่ก้าวร้าวแต่มีประโยชน์และเข้าใจได้ วัตถุประสงค์การฝึกอบรมที่แม่นยำเหล่านี้มีส่วนทำให้เกิดความนิยมและการใช้งานอย่างแพร่หลาย

7. ความท้าทายอย่างต่อเนื่องของความเข้าใจ:

แม้จะมีความก้าวหน้าเหล่านี้ แต่ก็เข้าใจการทำงานภายในของขนาดใหญ่และซับซ้อนอย่างถ่องแท้ แบบจำลองยังคงเป็นพื้นที่ของการวิจัยที่ใช้งานอยู่. ภารกิจในการไขปริศนากระบวนการที่ซับซ้อนของพวกเขายังคงครอบครองนักวิจัยที่เก่งที่สุดในสาขานี้

คำถามที่พบบ่อย

แม้ว่าแนวคิดเรื่อง "สำเนาดิจิทัล" ของตัวเองยังคงเป็นการคาดเดา แต่เทคโนโลยีสมัยใหม่ช่วยให้เราสามารถจับภาพและเก็บถาวรองค์ประกอบต่างๆ มากมายของรอยเท้าดิจิทัล เช่น ภาพถ่าย วิดีโอ และงานเขียน

โครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม และข้อมูลนั้นอาจมีอคติหรือไม่ถูกต้อง ผู้เชี่ยวชาญเน้นย้ำถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลคุณภาพสูงและการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าการคาดการณ์ของเครือข่ายนั้นแม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

ตรงกันข้ามกับวรรณกรรมยอดนิยมและเรื่องเล่าจากภาพยนตร์ มนุษย์-defiกฎและอัลกอริทึมของ ned จะควบคุมวิธีการทำงานของระบบ AI ในปัจจุบัน สถานะปัจจุบันของเทคโนโลยีห้ามไม่ให้มี “การจลาจลของเครื่องจักร” เนื่องจากเครื่องจักรขาดเจตจำนงหรือความปรารถนาที่เป็นอิสระ

ส่วนย่อยของ AI ที่รู้จักกันในชื่อเครือข่ายประสาทจะประมวลผลข้อมูลโดยคล้ายกับโครงสร้างเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ กล่าวอย่างกว้างๆ AI หมายถึงฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์ที่สามารถดำเนินการที่โดยทั่วไปแล้วต้องการความฉลาดของมนุษย์

เครือข่ายประสาทเรียนรู้ผ่าน กระบวนการที่เรียกว่าการฝึกอบรมซึ่งมีการป้อนข้อมูลจำนวนมากและปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อลดข้อผิดพลาดในการคาดคะเน กระบวนการวนซ้ำนี้ได้รับคำแนะนำจากเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์

โครงข่ายประสาทเทียม โดยเฉพาะโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมักถูกเรียกว่า “กล่องดำ” เนื่องจากความซับซ้อน แม้ว่าจะมีวิธีการตีความการตัดสินใจบางอย่าง แต่การติดตามทุกแง่มุมของกระบวนการตัดสินใจของโครงข่ายประสาทเทียมอาจเป็นเรื่องยาก

เครือข่ายประสาทเองไม่ได้มีความลำเอียงโดยเนื้อแท้ แต่สามารถสะท้อนอคติที่มีอยู่ในตัว ข้อมูลการฝึกอบรม. เน้นย้ำถึงความสำคัญของการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลที่มีความรับผิดชอบ

เครือข่ายประสาทบางเครือข่ายได้รับการออกแบบมาเพื่อ สร้างงานศิลปะดนตรีและแม้กระทั่งงานเขียน แม้ว่าการสร้างสรรค์เหล่านี้อาจเป็นเรื่องแปลกใหม่และน่าสนใจ แต่การสร้างสรรค์เหล่านี้ถือเป็น "ความคิดสร้างสรรค์" หรือไม่นั้นยังคงเป็นเรื่องของการถกเถียงทางปรัชญา

ใช่ การโจมตีแบบเจาะจง เช่น ตัวอย่างของฝ่ายตรงข้าม ซึ่งการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในข้อมูลอินพุตอาจส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง อาจทำให้โครงข่ายประสาทเทียมมีช่องโหว่ได้ เพื่อพัฒนาการป้องกันจากช่องโหว่ประเภทนี้ ผู้เชี่ยวชาญกำลังทำงานอย่างต่อเนื่อง

การพิจารณาด้านจริยธรรมในโครงข่ายประสาทเทียมรวมถึงประเด็นที่เกี่ยวข้องกับอคติ ความโปร่งใส ความเป็นส่วนตัว และความรับผิดชอบ แนวทาง ข้อบังคับ และการกำกับดูแลที่เหมาะสมมีความสำคัญต่อ จัดการกับข้อกังวลเหล่านี้.

สรุปมัน

มีรายละเอียดที่ซับซ้อนมากมายในขอบเขตอันกว้างใหญ่ของโครงข่ายประสาทเทียมที่อาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดหรือความเข้าใจผิดได้ เราหวังว่าจะขจัดความเชื่อผิด ๆ และให้ข้อมูลที่ถูกต้องแก่ผู้อ่านของเราโดยการพูดคุยประเด็นเหล่านี้อย่างเปิดเผยกับผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่อง องค์ประกอบหลักของเทคโนโลยี AI ร่วมสมัย โครงข่ายประสาทเทียมยังคงก้าวหน้าต่อไป และตามด้วยความเข้าใจของเรา เพื่อนำทางไปสู่อนาคตของสาขาที่น่าสนใจนี้ การสื่อสารแบบเปิด การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และการดำเนินการอย่างรับผิดชอบจะมีความสำคัญ

อ่านเพิ่มเติม:

• 10 บทเรียนธุรกิจและชีวิตที่สำคัญจาก OpenAI ซีอีโอ แซม อัลท์แมน
• วิวัฒนาการของ Chatbots จากยุค T9 และ GPT-1 ไปยัง ChatGPT
• Crypto Conference LA กำลังจะมาถึง Anaheim Convention Center
• ข้อดีและข้อเสียของปัญญาประดิษฐ์ในงานเขียนคืออะไร
• Text-to-3D: Google ได้พัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมที่สร้างแบบจำลอง 3 มิติจากคำอธิบายข้อความ