10 Karamihan sa Hindi Naiintindihan na Mga Tanong tungkol sa AI at Neural Network noong 2023

Dahil ang larangan ng AI at mga neural network ay patuloy na umuunlad at nagiging mas kumplikado, maraming hindi pagkakaunawaan at tanong na maaaring atubili ng mga tao na itanong. Nakipag-usap kami sa mga kilalang eksperto sa AI upang talakayin ang sampung madalas na hindi pagkakaunawaan na mga tanong tungkol sa mga neural network sa pagsisikap na linawin ang mga isyung ito. Ang sinabi nila ay ang mga sumusunod:

Mga Tip sa Pro
1. Tingnan ang mga kamangha-manghang ito 10+ Text-to-Video AI Generator na maaaring mag-convert ng text sa mga nakakaakit na video.
2. Ang mga kapaki-pakinabang na prompt na ito ay idinisenyo upang hamunin ang mga AI art generator tulad ng Midjourney at DALL-E upang lumikha ng mga visual na nakamamanghang larawan batay sa mga paglalarawan ng teksto.
3. Sundin ang mga alituntuning ito upang galugarin ang mundo ng hindi na-censor na sining na binuo ng AI nang walang mga paghihigpit.

1. Posible bang umibig si AI?

Ang mga neural network ay matematikal na mga modelo inspirasyon ng istraktura ng utak ng tao. Binubuo ang mga ito ng magkakaugnay na mga node o "neuron" na nagpoproseso ng impormasyon. Sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa data, maaari silang magsagawa ng mga partikular na gawain tulad ng pagbuo ng teksto, pagkilala sa imahe, o kahit na gayahin ang mga istilo ng pagsulat na parang tao.

Maaari bang "Pag-ibig" ang AI?

Ang konsepto ng pag-ibig ay intrinsically nakatali sa kamalayan, self-awareness, empatiya, at isang hanay ng iba pang kumplikadong emosyonal at nagbibigay-malay na proseso. Gayunpaman, ang mga neural network ay hindi nagtataglay ng mga katangiang ito.

Halimbawa, ang isang neural network ay maaaring sanayin upang bumuo ng teksto na kahawig ng isang love letter kung bibigyan ng naaangkop na konteksto at mga tagubilin. Kung bibigyan ng unang kabanata ng isang kuwento ng pag-ibig at hihilingin na magpatuloy sa isang katulad na ugat, susunod ang modelo. Ngunit ginagawa ito batay sa mga pattern at istatistikal na posibilidad, hindi dahil sa anumang emosyonal na koneksyon o damdamin ng pagmamahal.

Ang isa pang kritikal na aspeto na dapat isaalang-alang ay ang memorya. Sa kanilang pangunahing anyo, ang mga neural network ay kulang sa kakayahang mapanatili ang impormasyon sa pagitan ng iba't ibang mga paglulunsad. Gumagana ang mga ito nang walang pagpapatuloy o kaalaman sa mga nakaraang pakikipag-ugnayan, na mahalagang bumabalik sa kanilang "mga setting ng pabrika" pagkatapos ng bawat paggamit.

Memorya at Neural Network

Bagama't ang memorya ay maaaring artipisyal na idagdag sa isang neural network, na nagbibigay-daan dito na sumangguni sa mga nakaraang "alaala" o data, hindi nito binibigyang-pansin ang modelo ng kamalayan o damdamin. Kahit na may bahagi ng memorya, ang tugon ng neural network ay dinidiktahan ng mga mathematical algorithm at statistical probabilities, hindi personal na karanasan o sentimento.

Ang paniwala ng isang neural network na umiibig ay isang kaakit-akit ngunit kathang-isip na ideya. Ang mga kasalukuyang modelo ng AI, anuman ang kanilang pagiging kumplikado at mga kakayahan, ay walang kapasidad na makaranas ng mga emosyon tulad ng pag-ibig.

Ang pagbuo ng teksto at mga tugon na naobserbahan sa sopistikadong modelo ay ang resulta ng mathematical computations at pattern recognition, hindi tunay na pagmamahal o emosyonal na katalinuhan.

2. Maaari bang magsimulang magdulot ng pinsala ang AI at kalaunan ay mamuno sa mundo?

Ang mga neural network ngayon ay gumagana nang walang ganap na patunay na mga pamamaraan upang matiyak na sumusunod ang mga ito sa mga partikular na panuntunan. Halimbawa, ang pagpigil sa isang modelo sa paggamit ng nakakasakit na pananalita ay isang nakakagulat na mahirap na gawain. Sa kabila ng mga pagsisikap na magtakda ng gayong mga paghihigpit, laging may paraanna maaaring makita ng modelo upang iwasan ang mga ito.

Ang Kinabukasan ng Mga Neural Network

Habang lumilipat tayo patungo sa mas advanced na mga neural network, tulad ng hypothetical GPT-10 na mga modelong may mga kakayahan na tulad ng tao, ang hamon ng kontrol ay nagiging mas mahigpit. Kung ang mga sistemang ito ay bibigyan ng kalayaan nang walang mga partikular na gawain o mga hadlang, ang kanilang mga aksyon ay maaaring maging hindi mahuhulaan.

Ang debate sa posibilidad ng isang negatibong senaryo na nagreresulta mula sa mga pag-unlad na ito ay malawak na nag-iiba, na may mga pagtatantya mula 0.01% hanggang 10%. Bagama't mukhang mababa ang mga probabilidad na ito, ang mga potensyal na kahihinatnan ay maaaring maging sakuna, kabilang ang posibilidad ng pagkalipol ng tao.

Mga Pagsisikap sa Pag-align at Pagkontrol

Mga produkto tulad ng ChatGPT at GPT-4 ay mga halimbawa ng patuloy na pagsisikap na iayon ang mga intensyon ng mga neural network sa mga layunin ng tao. Ang mga modelong ito ay idinisenyo upang sundin ang mga tagubilin, mapanatili ang magalang na pakikipag-ugnayan, at magtanong ng mga paglilinaw na tanong. Gayunpaman, ang mga kontrol na ito ay malayo sa perpekto, at ang problema sa pamamahala sa mga network na ito ay hindi pa nalulusutan sa kalahati.

Ang hamon ng paglikha ng mga walang palya na mekanismo ng kontrol para sa mga neural network ay isa sa mga pinakamahalagang lugar ng pananaliksik sa larangan ng artificial intelligence ngayon. Ang kawalan ng katiyakan tungkol sa kung ang problemang ito ay malulutas at ang mga pamamaraan na kinakailangan upang gawin ito ay nagdaragdag lamang sa pagkaapurahan ng isyu.

kaugnay: Nangungunang 5 AI Stocks na Pinipili ng Mga Bilyonaryo at Fund Manager

3. Mapanganib bang i-upload ang iyong boses, hitsura, at istilo ng text-to-speech sa AI?

Sa panahon kung saan mabilis na umuunlad ang mga digital na teknolohiya, ang mga alalahanin tungkol sa kaligtasan ng personal na impormasyon gaya ng boses, hitsura, at istilo ng text ay lumalaki. Bagama't totoo ang banta ng digital identity theft, mahalagang maunawaan ang konteksto at ang mga hakbang kinuha upang matugunan ang hamon na ito.

Digital Identity at Mga Neural Network

Sa mga neural network, hindi isang bagay ang pag-upload ng mga personal na katangian ngunit sa halip ay pagsasanay o muling pagsasanay ng mga modelo upang gayahin ang hitsura, boses, o text ng isang tao. Ang mga sinanay na modelong ito ay talagang maaaring manakaw sa pamamagitan ng pagkopya ng script at mga parameter, na nagpapahintulot sa kanila na tumakbo sa isa pang computer.

Ang potensyal na maling paggamit ng teknolohiyang ito ay makabuluhan, dahil umabot na ito sa antas kung saan deepfake video at ang mga algorithm ng voice cloning ay maaaring makakumbinsi na gayahin ang isang indibidwal. Ang paglikha ng naturang mapanlinlang na nilalaman ay maaaring magastos at nakakaubos ng oras, na nangangailangan ng libu-libong dolyar at maraming oras ng pag-record. Gayunpaman, ang panganib ay nasasalat at binibigyang-diin ang pangangailangan para sa maaasahang paraan ng pagkakakilanlan at pagkumpirma.

Mga Pagsisikap na Tiyakin ang Seguridad ng Pagkakakilanlan

Ang iba't ibang mga hakbangin ay isinasagawa upang matugunan ang problema ng digital identity theft. Mga startup tulad ng WorldCoin, kung saan OpenAIAng pinuno ni Sam Altman ay namuhunan, ay naggalugad ng mga makabagong solusyon. Ang konsepto ng WorldCoin ay nagsasangkot ng pagtatalaga ng isang natatanging susi sa bawat piraso ng impormasyon tungkol sa isang tao, na nagbibigay-daan para sa kasunod na pagkakakilanlan. Ang pamamaraang ito ay maaari ding ilapat sa mass media upang mapatunayan ang pagiging tunay ng balita.

Sa kabila ng mga magagandang pag-unlad na ito, ang pagpapatupad ng mga naturang sistema sa lahat ng industriya ay isang masalimuot at malakihang pagsisikap. Sa kasalukuyan, ang mga solusyong ito ay nananatili sa prototype na yugto, at ang kanilang malawakang paggamit ay maaaring hindi magagawa sa loob ng susunod na dekada.

4. Pag-upload ng kamalayan sa mga computer: katotohanan o science fiction?

Ang ideya ng paglilipat ng kamalayan ng tao sa isang computer ay naging isang kamangha-manghang paksa para sa mga mahilig sa science fiction. Ngunit ito ba ay isang bagay na maaaring makamit ng kasalukuyang teknolohiya o maging sa mga pagsulong sa hinaharap? Ang paniwala ng mabuhay magpakailanman sa pamamagitan ng a digital kambal tiyak na nakukuha ang imahinasyon, ngunit ang katotohanan ay mas kumplikado.

Panggagaya ngunit Hindi Pagdoble

Gamit ang mga kasalukuyang teknolohiya, tulad ng mga matatagpuan sa mga modelo tulad ng GPT-4, posibleng turuan ang isang neural network na gayahin ang istilo ng komunikasyon ng isang tao, matuto ng mga personal na biro, at mag-imbento pa ng mga bago sa kakaibang istilo at paraan ng presentasyon. Ito, gayunpaman, ay hindi kasingkahulugan ng paglilipat ng kamalayan ng isang tao.

Ang pagiging kumplikado ng kamalayan ay higit pa sa istilo ng komunikasyon at mga personal na quirks. Ang sangkatauhan ay kulang pa rin ng konkretong pag-unawa sa kung ano ang kamalayan, kung saan ito nakaimbak, kung paano ito nag-iiba ng mga indibidwal, at kung ano ang eksaktong gumagawa ng isang tao na natatangi sa kanilang sarili.

Mga Potensyal na Posibilidad sa Hinaharap

Ang hypothetical scenario ng paglilipat ng kamalayan ay mangangailangan defiang kamalayan bilang kumbinasyon ng mga alaala, karanasan, at indibidwal na katangian ng pang-unawa. Kung ganoon a defiDapat tanggapin, maaaring mayroong isang teoretikal na landas sa pagtulad sa karagdagang buhay sa pamamagitan ng paglipat ng kaalamang ito sa isang neural network.

Gayunpaman, ang teoryang ito ay haka-haka lamang at hindi batay sa kasalukuyang pang-agham na pag-unawa o mga kakayahan sa teknolohiya. Ang tanong ng kamalayan ay isa sa pinakamalalim at mailap na paksa sa pilosopiya, neuroscience, at cognitive science. Ang pagiging kumplikado nito ay lumalampas sa kapasidad ng kasalukuyang artificial intelligence at teknolohiya ng neural network.

kaugnay: Nangungunang 10 AI Dating App at Sites para sa 2023

5. Totoo bang aalisin ng AI ang trabaho sa mga tao?

Ang automation sa pamamagitan ng AI ay malamang na makakaapekto sa mga propesyon kung saan ang trabaho ay nagsasangkot ng regular na pagpapatupad ng mga tagubilin. Kasama sa mga halimbawa ang mga tax assistant-consultant na tumutulong sa mga deklarasyon at klinikal na pagsubok mga tagapamahala ng data na ang gawain ay umiikot sa pagpuno ng mga ulat at pag-uugnay sa mga ito sa mga pamantayan. Malinaw ang potensyal para sa automation sa mga tungkuling ito, dahil ang kinakailangang impormasyon ay madaling makuha at ang halaga ng paggawa ay higit sa karaniwan.

Sa kabilang banda, ang mga propesyon tulad ng pagluluto o pagmamaneho ng bus ay nananatiling ligtas para sa nakikinita na hinaharap. Ang hamon ng pagkonekta ng mga neural network sa totoong pisikal na mundo, kasama ng mga umiiral na batas at regulasyon, ay ginagawang mas kumplikadong pagsisikap ang automation sa mga larangang ito.

Mga Pagbabago at Oportunidad

Ang pag-automate ay hindi nangangahulugang isang kabuuang pagpapalit ng mga manggagawang tao. Madalas itong humahantong sa pag-optimize ng mga nakagawiang gawain, na nagpapahintulot sa mga tao na tumuon sa mas malikhain at nakakaengganyo na mga responsibilidad.

1. Pamamahayag: Sa mga industriya tulad ng pamamahayag, ang mga neural network ay maaaring tumulong sa lalong madaling panahon sa pagbalangkas ng mga artikulo na may isang hanay ng mga tesis, na nag-iiwan sa mga manunulat ng tao na gumawa ng mga tumpak na pagsasaayos.

2. Edukasyon: Marahil ang pinakakapana-panabik na pagbabago ay nasa edukasyon. Ipinapahiwatig ng pananaliksik na ang mga personalized na diskarte mapabuti ang mga resulta ng edukasyon. Sa AI, maaari naming makita ang mga personalized na katulong para sa bawat mag-aaral, na kapansin-pansing pagpapahusay sa kalidad ng edukasyon. Ang mga tungkulin ng mga guro ay magbabago patungo sa estratehikong pagpaplano at kontrol, na tumututok sa pagtukoy ng mga programa ng pag-aaral, pagsubok ng kaalaman, at paggabay sa pangkalahatang pag-aaral.

6. AI at masining na mga imahe: pagpaparami o pagnanakaw?

Natututo ang AI sa pamamagitan ng pag-aaral ng iba't ibang anyo ng sining, pagkilala sa iba't ibang istilo, at pagtatangkang gayahin ang mga ito. Ang proseso ay katulad ng pagkatuto ng tao, kung saan ang mga mag-aaral ng sining ay nagmamasid, nagsusuri, at tumulad sa mga gawa ng iba't ibang artista.

Gumagana ang AI sa prinsipyo ng pagliit ng error. Kung ang isang modelo ay nakatagpo ng katulad na larawan nang daan-daang beses sa panahon ng pagsasanay nito, maaari nitong kabisaduhin ang larawang iyon bilang bahagi ng diskarte sa pag-aaral nito. Hindi ito nangangahulugan na ang network ay nag-iimbak ng imahe, ngunit sa halip ay kinikilala ito sa paraang katulad ng memorya ng tao.

Isang Praktikal na Halimbawa

Isaalang-alang ang isang mag-aaral sa sining na gumuhit ng dalawang larawan araw-araw: ang isa ay natatangi at ang isa ay muling paggawa ng Mona Lisa. Pagkatapos ng paulit-ulit na pagguhit ng Mona Lisa, magagawang kopyahin ito ng mag-aaral nang may malaking katumpakan, ngunit hindi eksakto. Ang natutunang kakayahang muling likhain ay hindi katumbas ng pagnanakaw ng orihinal na gawa.

Ang mga neural network ay gumagana sa isang maihahambing na paraan. Natututo sila mula sa lahat ng mga larawang nararanasan nila sa panahon ng pagsasanay, na may ilang mga larawan na mas karaniwan at sa gayon ay mas tumpak na ginawa. Kasama dito hindi lamang ang mga sikat na painting kundi ang anumang larawan sa sample ng pagsasanay. Kahit na may mga paraan upang maalis ang mga duplicate, ang mga ito ay hindi walang kamali-mali, at ipinakita ng pananaliksik na ang ilang mga larawan ay maaaring lumitaw nang daan-daang beses sa panahon ng pagsasanay.

kaugnay: 5 Mga Tip para sa Pagkuha ng Iyong Resume Nakalipas na Mga Tool sa Pag-screen ng AI

7. Maaari ko bang gamitin GPT-4 sa halip na Google Searches?

Ayon sa panloob na pagtatantya ni OpenAI, ang kasalukuyang nangungunang modelo, GPT-4, sumasagot nang tama tungkol sa 70-80% ng oras, depende sa paksa. Bagama't tila kulang ito sa perpektong 100% na katumpakan, ito ay nagmamarka ng isang makabuluhan pagpapabuti sa nakaraang henerasyon ng mga modelo batay sa GPT-3.5 na arkitektura, na may rate ng katumpakan na 40-50%. Ang malaking pagtaas na ito sa pagganap ay nakamit sa loob ng 6-8 na buwan ng pananaliksik.

Mahalaga ang Konteksto

Ang mga figure na binanggit sa itaas ay nauugnay sa mga tanong na itinanong nang walang partikular na konteksto o kasamang impormasyon. Kapag ibinigay ang konteksto, tulad ng a Wikipahina ng pedia, ang katumpakan ng modelo ay lumalapit sa 100%, na inaayos para sa kawastuhan ng pinagmulan.

Ang pagkakaiba sa pagitan ng mga tanong na walang konteksto at mayaman sa konteksto ay napakahalaga. Halimbawa, ang isang tanong tungkol sa petsa ng kapanganakan ni Einstein na walang kasamang impormasyon ay umaasa lamang sa panloob na kaalaman ng modelo. Ngunit sa isang partikular na pinagmulan o konteksto, ang modelo ay maaaring magbigay ng mas tumpak na tugon.

Mga Paghahanap sa Google sa Loob GPT-4

Isang kawili-wiling pag-unlad sa larangang ito ay ang pagsasama-sama ng mga paghahanap sa internet sa loob GPT-4 mismo. Nagbibigay-daan ito sa mga user na magtalaga ng bahagi ng paghahanap sa internet sa GPT-4, potensyal na binabawasan ang pangangailangang manu-manong impormasyon sa Google. Ang tampok na ito, gayunpaman, ay nangangailangan ng isang bayad na subscription.

Naghahanap Nauna pa

OpenAI Inaasahan ng CEO na si Sam Altman na ang pagiging maaasahan ng makatotohanang impormasyon sa loob ng modelo ay patuloy na mapapabuti, na may inaasahang timeline na 1.5-2 taon upang higit pang pinuhin ang aspetong ito.

8. Maaari bang maging malikhain ang AI?

Para sa ilang, ang pagkamalikhain ay isang likas na kakayahan, isang bagay na tinataglay ng lahat ng tao sa iba't ibang antas. Ang iba ay maaaring magtaltalan na ang pagkamalikhain ay isang natutunang kasanayan o na ito ay nakakulong sa mga partikular na propesyon o aktibidad. Kahit na sa mga tao, may mga pagkakaiba sa malikhaing kakayahan. Samakatuwid, ang paghahambing ng pagkamalikhain ng tao sa isang neural network ay nangangailangan ng maingat na pagsasaalang-alang kung ano ang tunay na kasama ng pagkamalikhain.

Mga Neural Network at Artistry

Ang mga kamakailang pag-unlad ay nagbigay-daan sa mga neural network na lumikha ng sining at tula. Ang ilang mga modelo ay gumawa ng mga gawa na maaaring umabot sa finals ng mga amateur na kumpetisyon. Gayunpaman, hindi ito nangyayari nang tuluy-tuloy; ang tagumpay ay maaaring kalat-kalat, marahil isa sa isang daang pagtatangka.

Ang debate

Ang impormasyon sa itaas ay nag-udyok ng matinding debate. Ang mga opinyon kung ang mga neural network ay maituturing na malikhain ay malawak na nag-iiba. Ang ilan ay nangangatwiran na ang kakayahang lumikha ng isang tula o pagpipinta, kahit na paminsan-minsan lamang ay matagumpay, ay bumubuo ng isang anyo ng pagkamalikhain. Ang iba ay matatag na naniniwala na ang pagkamalikhain ay eksklusibong katangian ng tao, na nakatali sa damdamin, intensyon, at kamalayan.

Ang subjective na kalikasan ng pagkamalikhain ay nagdaragdag ng karagdagang kumplikado sa talakayan. Kahit na sa mga tao, ang pag-unawa at pagpapahalaga sa pagkamalikhain ay maaaring magkaiba nang malaki.

Ang Mga Praktikal na Implikasyon

Higit pa sa pilosopikal na debate, may mga praktikal na implikasyon na dapat isaalang-alang. Kung talagang malikhain ang mga neural network, ano ang ibig sabihin nito para sa mga industriyang umaasa sa malikhaing output? Maaari bang dagdagan o palitan ng mga makina ang pagkamalikhain ng tao sa ilang partikular na larangan? Ang mga tanong na ito ay hindi lamang teoretikal ngunit may tunay na kahalagahan sa mundo.

kaugnay: Nangungunang 5 AI Photo Mixer sa 2023: Paghaluin ang Dalawang Larawan Online

9. Makakapag-isip ba talaga si AI?

Upang tuklasin kung nakakapag-isip ang mga neural network, kailangan muna nating maunawaan kung ano ang bumubuo sa isang pag-iisip. Halimbawa, kung isasaalang-alang natin ang proseso ng pag-unawa kung paano gumamit ng isang susi upang buksan ang isang pinto bilang isang proseso ng pag-iisip, kung gayon ang ilan ay maaaring magtaltalan na ang mga neural network ay may kakayahang magkatulad na pangangatwiran. Maaari nilang iugnay ang mga estado at ninanais na mga resulta. Maaaring hamunin ito ng iba, na binabanggit na ang mga neural network ay umaasa sa paulit-ulit na pagkakalantad sa data, katulad ng pag-aaral ng mga tao sa pamamagitan ng paulit-ulit na pagmamasid.

Innovation at Karaniwang Kaisipan

Ang debate ay nagiging mas masalimuot kapag isinasaalang-alang ang mga makabagong kaisipan o ideya na hindi karaniwang ipinahayag. Ang isang neural network ay maaaring makabuo ng isang nobelang ideya minsan sa isang milyong pagtatangka, ngunit ito ba ay kwalipikado bilang naisip? Paano ito naiiba sa random na henerasyon? Kung ang mga tao ay gumagawa din paminsan-minsan ng mga mali o hindi epektibong pag-iisip, kung saan ang linya na iginuhit sa pagitan ng pag-iisip ng tao at ng makina?

Probability at Pagbuo ng Ideya

Ang konsepto ng posibilidad ay nagdaragdag ng isa pang layer ng pagiging kumplikado. Ang isang neural network ay maaaring makagawa ng milyun-milyong iba't ibang mga tugon, at kabilang sa mga ito, maaaring mayroong ilang mga makabago o makabuluhan. Ang isang tiyak na ratio ng makabuluhan sa walang kabuluhang mga kaisipan ay nagpapatunay sa kapasidad para sa pag-iisip?

Ang Umuunlad na Pag-unawa sa AI

Sa kasaysayan, habang ang mga makina ay binuo upang malutas ang mga kumplikadong problema, tulad ng pumasa sa Turing test, ang mga goalpost para sa defiAng katalinuhan ay nagbago. Ang dating itinuturing na mapaghimala 80 taon na ang nakakaraan ay karaniwang teknolohiya na ngayon, at ang defiAng nilalaman ng kung ano ang bumubuo sa AI ay patuloy na nagbabago.

10. Paano kaya ChatGPT gagawin sa lahat? At Midjourney o DALL-E?

Ang mga neural network, isang ideya na nagmula noong kalagitnaan ng ika-20 siglo, ay naging sentro sa paggana ng mga modelo tulad ng ChatGPT at DALL-E. Bagama't ang mga naunang ideya ay tila pinasimple ng mga pamantayan ngayon, inilatag nila ang pundasyon para sa pag-unawa kung paano ginagaya ang mga gawain ng isang biyolohikal na utak sa pamamagitan ng matematikal na mga modelo. Narito ang isang paggalugad ng mga prinsipyo na ginagawang posible ang mga neural network na ito.

1. Inspirasyon mula sa Kalikasan:

Ang terminong "neural network" mismo ay kumukuha ng inspirasyon mula sa mga biological neuron, ang mga pangunahing functional unit ng utak. Ang mga artipisyal na konstruksyon na ito ay binubuo ng mga node, o mga artipisyal na neuron, na ginagaya ang maraming aspeto ng natural na paggana ng utak. Ang koneksyon na ito sa biology ay nagbigay ng mahalagang mga pananaw sa paglikha ng mga modernong arkitektura.

2. Matematika bilang isang Tool:

Ang mga neural network ay mga mathematical na modelo, na nagbibigay-daan sa amin na gamitin ang mga rich resources ng mga mathematical techniques para pag-aralan at suriin ang mga modelong ito. Ang isang simpleng halimbawa ay isang function na kumukuha ng isang numero bilang input at nagdaragdag ng dalawa dito, tulad ng f(4) = 6. Bagama't ito ay isang pangunahing function, ang mga neural network ay maaaring kumatawan sa mas kumplikadong mga relasyon.

3. Pangangasiwa sa mga hindi maliwanag na gawain:

Ang tradisyunal na programming ay kulang kapag nakikitungo sa mga gawain kung saan ang relasyon sa pagitan ng mga input at output ay hindi madaling ilarawan. Kunin ang halimbawa ng pagkakategorya ng mga larawan ng mga pusa at aso. Sa kabila ng kanilang pagkakatulad, ang mga tao ay madaling makilala sa pagitan nila, ngunit ang pagpapahayag ng pagkakaibang ito sa algorithm ay kumplikado.

4. Pagsasanay at Pag-aaral mula sa Data:

Ang lakas ng mga neural network ay nakasalalay sa kanilang kakayahang matuto mula sa data. Dahil sa dalawang hanay ng mga larawan (hal., pusa at aso), natututo ang modelo na ibahin ang mga ito sa pamamagitan ng pagsasanay sa sarili upang makahanap ng mga koneksyon. Sa pamamagitan ng pagsubok at pagkakamali, at pagsasaayos ng mga artipisyal na neuron nito, pinipino nito ang kakayahan nitong pag-uri-uriin ang mga ito nang tama.

5. Ang Kapangyarihan ng Malalaking Modelo:

Sa teorya, ang isang sapat na malaking neural network na may sapat na may label na data ay maaaring matuto ng anumang kumplikadong function. Gayunpaman, ang mga hamon ay nasa kinakailangang kapangyarihan sa pag-compute at pagkakaroon ng wastong inuri na data. Ang pagiging kumplikadong ito ay nagre-render ng malalaking modelo tulad ng ChatGPT halos imposibleng ganap na pag-aralan.

6. Dalubhasang Pagsasanay:

ChatGPT, halimbawa, ay sinanay para sa dalawang partikular na gawain: paghula sa susunod na salita sa isang konteksto at pagtiyak ng hindi nakakasakit ngunit kapaki-pakinabang at naiintindihan na mga sagot. Ang mga tiyak na layunin ng pagsasanay na ito ay nag-ambag sa katanyagan at malawakang paggamit nito.

7. Ang Patuloy na Hamon ng Pag-unawa:

Sa kabila ng mga pagsulong na ito, ganap na nauunawaan ang panloob na mga gawain ng malaki, kumplikado Ang mga modelo ay nananatiling isang lugar ng aktibong pananaliksik. Ang paghahanap na i-demystify ang kanilang masalimuot na proseso ay patuloy na sinasakop ang ilan sa mga pinakamahusay na mananaliksik sa larangan.

FAQs

Kahit na ang ideya ng isang "digital na kopya" ng sarili ay higit sa lahat ay haka-haka, ang modernong teknolohiya ay nagbibigay-daan sa amin upang makuha at i-archive ang maraming elemento ng aming digital footprint, tulad ng mga larawan, video, at mga sulatin.

Natututo ang mga neural network mula sa data na sinanay sa kanila sa, at ang data na iyon ay maaaring maglaman ng mga bias o kamalian. Idiniin ng mga eksperto ang kahalagahan ng paggamit ng mataas na kalidad na data at patuloy na pagsubaybay upang matiyak na ang mga hula ng network ay tumpak hangga't maaari.

Taliwas sa tanyag na panitikan at mga salaysay ng pelikula, ang tao-defiPinamamahalaan ng mga bagong panuntunan at algorithm kung paano gumagana ang mga kasalukuyang AI system. Ang kasalukuyang estado ng teknolohiya ay nagbabawal sa isang "pag-aalsa ng makina" dahil ang mga makina ay kulang sa autonomous na kalooban o pagnanais.

Ang isang subset ng AI na kilala bilang mga neural network ay nagpoproseso ng impormasyon sa pamamagitan ng pagkakahawig sa naka-network na istruktura ng neuron ng utak ng tao. Sa mas malawak na paraan, ang AI ay tumutukoy sa hardware o software na may kakayahang magsagawa ng mga operasyon na karaniwang nangangailangan ng katalinuhan ng tao.

Natututo ang mga neural network sa pamamagitan ng a proseso na tinatawag na pagsasanay, kung saan sila ay pinapakain ng malaking halaga ng data at inaayos ang kanilang mga panloob na parameter upang mabawasan ang error sa kanilang mga hula. Ang umuulit na prosesong ito ay ginagabayan ng mga mathematical optimization techniques.

Ang mga neural network, partikular na ang mga modelo ng malalim na pag-aaral, ay madalas na tinutukoy bilang "mga itim na kahon" dahil sa kanilang pagiging kumplikado. Bagama't may mga paraan upang bigyang-kahulugan ang ilang desisyon, maaaring maging mahirap na subaybayan ang bawat aspeto ng proseso ng paggawa ng desisyon ng neural network.

Ang mga neural network mismo ay hindi likas na bias, ngunit maaari nilang ipakita ang mga bias na naroroon sa data ng pagsasanay. Binibigyang-diin nito ang kahalagahan ng responsableng pangongolekta at pagproseso ng data.

Ang ilang mga neural network ay idinisenyo upang makabuo ng sining, musika, at maging sa pagsusulat. Bagama't ang mga likhang ito ay maaaring maging nobela at nakakaintriga, kung sila ay bumubuo ng "pagkamalikhain" ay paksa pa rin ng pilosopikal na debate.

Oo, ang mga partikular na pag-atake tulad ng mga adversarial na halimbawa, kung saan ang mga maliliit na pagbabago sa input data ay maaaring magresulta sa mga maling output, ay maaaring maging sanhi ng mga neural network na mahina. Upang bumuo ng mga depensa laban sa mga ganitong uri ng mga kahinaan, ang mga eksperto ay patuloy na nagtatrabaho.

Kasama sa mga etikal na pagsasaalang-alang sa mga neural network ang mga isyung nauugnay sa bias, transparency, privacy, at accountability. Ang mga wastong alituntunin, regulasyon, at pangangasiwa ay mahalaga sa tugunan ang mga alalahaning ito.

I-wrap ito

Maraming kumplikadong detalye sa malawak na larangan ng mga neural network na maaaring magdulot ng hindi pagkakaunawaan o maling pananaw. Umaasa kaming iwaksi ang mga alamat at bigyan ang aming mga mambabasa ng tumpak na impormasyon sa pamamagitan ng lantarang pagtalakay sa mga isyung ito sa mga espesyalista sa paksa. Isang mahalagang bahagi ng kontemporaryong teknolohiya ng AI, ang mga neural network ay patuloy na sumusulong, at kasama ng mga ito, ang ating pag-unawa. Upang ma-navigate ang hinaharap ng kaakit-akit na larangan na ito, ang bukas na komunikasyon, patuloy na pag-aaral, at responsableng pagpapatupad ay magiging mahalaga.

Magbasa nang higit pa:

• 10 Mahahalagang Aral sa Negosyo at Buhay mula sa OpenAI CEO Sam Altman
• Ang Ebolusyon ng Chatbots mula sa T9-Era at GPT-1 sa ChatGPT
• Ang Crypto Conference LA ay Darating sa The Anaheim Convention Center
• Ano ang mga Bentahe at Disadvantage ng Artipisyal na Katalinuhan sa Pagsulat?
• Text-to-3D: Nakabuo ang Google ng neural network na bumubuo ng mga 3D na modelo mula sa mga paglalarawan ng teksto