10 найбільш незрозумілих запитань про ШІ та нейронні мережі у 2023 році

Оскільки сфера штучного інтелекту та нейронних мереж постійно розвивається та стає все складнішою, існує багато непорозумінь і питань, які люди можуть неохоче ставити. Ми зустрілися з відомими експертами зі штучного інтелекту, щоб обговорити десять часто незрозумілих питань про нейронні мережі, намагаючись прояснити ці проблеми. Вони сказали наступне:

Про Поради
1. Подивіться на ці дивовижні 10+ ШІ-генераторів перетворення тексту у відео які можуть перетворювати текст на захоплюючі відео.
2. Ці корисні підказки створені, щоб кинути виклик генераторам мистецтва штучного інтелекту Midjourney і DALL-E для створення візуально приголомшливих зображень на основі текстових описів.
3. Дотримуйтеся цих вказівок, щоб без обмежень досліджувати світ мистецтва, створеного штучним інтелектом без цензури.

1. Чи можливо ШІ закохатися?

Нейронні мережі є математичні моделі натхненний структурою людського мозку. Вони складаються з взаємопов’язаних вузлів або «нейронів», які обробляють інформацію. Навчаючись на даних, вони можуть виконувати певні завдання, наприклад генерувати текст, розпізнавання зображеньабо навіть імітація людських стилів письма.

Чи може штучний інтелект «любити»?

Поняття любові внутрішньо пов’язаний зі свідомістю, самосвідомістю, емпатією та низкою інших складних емоційних і когнітивних процесів. Нейронні мережі, однак, не мають цих атрибутів.

Наприклад, нейронну мережу можна навчити генерувати текст, який нагадує любовний лист, якщо отримати відповідний контекст та інструкції. Якщо дати першу главу історії кохання та попросити продовжити в тому ж дусі, модель погодиться. Але це робиться на основі закономірностей і статистичної ймовірності, а не через будь-який емоційний зв’язок чи почуття прихильності.

Ще один важливий аспект, який слід враховувати, - пам'ять. У своїй основній формі нейронним мережам не вистачає здатності зберігати інформацію між різними запусками. Вони працюють без безперервності чи усвідомлення минулих взаємодій, фактично повертаючись до своїх «заводських налаштувань» після кожного використання.

Пам'ять і нейронні мережі

Хоча пам’ять можна штучно додати до нейронної мережі, дозволяючи їй посилатися на минулі «спогади» або дані, це не наповнює модель свідомістю чи емоціями. Навіть із компонентом пам’яті реакція нейронної мережі диктується математичними алгоритмами та статистичними ймовірностями, а не особистим досвідом чи настроями.

Ідея нейронної мережі, яка закохується, є захоплюючою, але вигаданою ідеєю. Поточні моделі штучного інтелекту, незалежно від їхньої складності та можливостей, не мають здатності переживати такі емоції, як кохання.

Генерація тексту та відповіді спостерігаються у складних Моделі є результатом математичних обчислень і розпізнавання образів, а не справжньої прихильності чи емоційного інтелекту.

2. Чи може штучний інтелект почати завдавати шкоди і зрештою правити світом?

Сучасні нейронні мережі працюють без повних методів перевірки, щоб гарантувати дотримання певних правил. Наприклад, запобігти використанню образливої ​​лексики моделлю – це напрочуд складне завдання. Незважаючи на спроби встановити такі обмеження, завжди є шляхs, які модель може знайти, щоб їх обійти.

Майбутнє нейронних мереж

Оскільки ми рухаємося до більш просунутих нейронних мереж, таких як гіпотетичні GPT-10 моделей із здібностями, подібними до людських, завдання контролю стає ще більш актуальним. Якщо цим системам дати волю без конкретних завдань чи обмежень, їхні дії можуть стати непередбачуваними.

Дебати щодо ймовірності негативного сценарію в результаті цих подій дуже різноманітні, з оцінками від 0.01% до 10%. Хоча ці ймовірності можуть здаватися низькими, потенційні наслідки можуть бути катастрофічними, включаючи ймовірність вимирання людини.

Зусилля у вирівнюванні та контролі

Такі продукти, як ChatGPT та GPT-4 є прикладами постійних зусиль узгодити наміри нейронних мереж із людськими цілями. Ці моделі призначені для виконання інструкцій, підтримки ввічливої ​​взаємодії та постановки уточнюючих запитань. Однак цей контроль далекий від досконалості, і проблема управління цими мережами не вирішена навіть наполовину.

Завдання створення безпомилкових механізмів керування для нейронних мереж сьогодні є одним із найважливіших напрямків досліджень у галузі штучного інтелекту. Невизначеність щодо того, чи можна розв’язати цю проблему та які для цього потрібні методи, лише посилює актуальність проблеми.

споріднений: Топ-5 акцій штучного інтелекту, яким віддають перевагу мільярдери та менеджери фондів

3. Чи ризиковано завантажувати свій голос, зовнішній вигляд і стиль синтезу мовлення в ШІ?

В епоху, коли цифрові технології стрімко розвиваються, зростає занепокоєння щодо безпеки особистої інформації, такої як голос, зовнішній вигляд і стиль тексту. Незважаючи на те, що загроза крадіжки цифрових даних реальна, це важливо розуміти контекст і заходи для вирішення цієї проблеми.

Цифрова ідентифікація та нейронні мережі

У нейронних мережах йдеться не про завантаження особистих атрибутів, а про навчання або перенавчання моделей для імітації зовнішнього вигляду, голосу чи тексту. Ці навчені моделі справді можна вкрасти, скопіювавши сценарій і параметри, дозволивши їм працювати на іншому комп’ютері.

Потенційне зловживання цією технологією є значним, оскільки вона досягла такого рівня відео deepfake а алгоритми клонування голосу можуть переконливо відтворити особистість. Створення такого оманливого вмісту може бути дорогим і трудомістким, вимагаючи тисяч доларів і численних годин запису. Однак ризик є відчутним і підкреслює необхідність надійних методів ідентифікації та підтвердження.

Зусилля щодо забезпечення безпеки ідентифікації

Розробляються різні ініціативи, спрямовані на вирішення проблеми крадіжки цифрових даних. Такі стартапи, як WorldCoin, в якому OpenAIКерівник Сем Альтман інвестував, вивчають інноваційні рішення. Концепція WorldCoin передбачає присвоєння унікального ключа кожній інформації про людину, що дозволяє згодом ідентифікувати її. Цей метод також можна застосувати до ЗМІ для перевірки достовірності новин.

Незважаючи на ці багатообіцяючі розробки, впровадження таких систем у всіх галузях є складним і масштабним заходом. Наразі ці рішення залишаються на стадії прототипу, і їх широке впровадження може бути неможливим у межах наступне десятиліття.

4. Завантаження свідомості в комп'ютери: реальність чи наукова фантастика?

Ідея перенесення людської свідомості в комп’ютер була захоплюючою темою для ентузіастів наукової фантастики. Але чи це те, чого можуть досягти поточні технології чи навіть майбутні досягнення? Ідея жити вічно через a цифровий близнюк звичайно, захоплює уяву, але реальність набагато складніша.

Імітація, але не дублювання

З існуючими технологіями, такими як ті, які знайдені в моделі, як GPT-4, можна навчити нейронну мережу імітувати стиль спілкування, розучувати особисті жарти і навіть придумувати нові в унікальному стилі та манері подачі. Однак це не є синонімом передачі свідомості.

Складність свідомості виходить далеко за межі стилю спілкування та особистих примх. Людству досі бракує конкретного розуміння того, що таке свідомість, де вона зберігається, як вона розрізняє індивідів і що саме робить людину унікальною.

Потенційні майбутні можливості

Гіпотетичний сценарій перенесення свідомості вимагатиме defiлення свідомості як сукупності спогадів, переживань та індивідуальних особливостей сприйняття. Якщо таке defiПрийнявши цю думку, може існувати теоретичний шлях до симуляції подальшого життя через передачу цих знань у нейронну мережу.

Однак ця теорія є лише спекулятивною і не ґрунтується на сучасному науковому розумінні чи технологічних можливостях. Питання свідомості є одним із найглибших і важкодосяжних предметів у філософії, неврології та когнітивній науці. Його складність виходить далеко за межі потужності струму штучний інтелект і технології нейронної мережі.

споріднений: 10 найкращих програм і сайтів для знайомств зі штучним інтелектом на 2023 рік

5. Чи правда, що ШІ забере роботу у людей?

Автоматизація через штучний інтелект, ймовірно, вплине на професії, де робота передбачає рутинне виконання інструкцій. Прикладом є податкові асистенти-консультанти, які допомагають з деклараціями та клінічними дослідженнями менеджери даних чия робота полягає в заповненні звітів та узгодженні їх із стандартами. Потенціал автоматизації в цих ролях очевидний, враховуючи, що необхідна інформація доступна, а вартість праці вище середньої.

З іншого боку, такі професії, як кухар чи водіння автобуса, залишаються безпечними в осяжному майбутньому. Проблема підключення нейронних мереж до реального фізичного світу в поєднанні з існуючим законодавством і правилами робить автоматизацію в цих сферах більш складною справою.

Зміни та можливості

Автоматизація не обов’язково передбачає повну заміну людей. Це часто призводить до оптимізації рутинних завдань, дозволяючи людям зосередитися на більш творчих і цікавих обов’язках.

1. Журналістика: У таких галузях, як журналістика, нейронні мережі незабаром можуть допомогти у написанні статей із набором тез, залишаючи людей-авторів робити точні корективи.

2. Освіта: Мабуть, найцікавіша трансформація полягає в освіті. Дослідження показують, що персоналізовані підходи покращити освітні результати. Завдяки штучному інтелекту ми можемо створити персоналізованих помічників для кожного учня, що значно підвищить якість освіти. Ролі вчителів змінюватимуться до стратегічного планування та контролю, зосереджуючись на визначенні навчальних програм, перевірці знань і загальному керівництві навчанням.

6. ШІ та художні образи: відтворення чи крадіжка?

ШІ навчається, вивчаючи різні форми мистецтва, розпізнаючи різні стилі та намагаючись їх наслідувати. Процес це схоже на людське навчання, де студенти мистецтва спостерігають, аналізують і наслідують роботи різних митців.

AI працює за принципом мінімізації помилок. Якщо модель зустрічає подібне зображення сотні разів під час навчання, вона може запам’ятати це зображення як частину своєї стратегії навчання. Це не означає, що мережа зберігає зображення, а скоріше розпізнає його у спосіб, подібний до людської пам’яті.

Практичний приклад

Уявіть собі студента-художника, який щодня малює дві картини: одну — унікальну, а іншу — репродукцію Мони Лізи. Повторно намалювавши Джоконду, учень зможе відтворити її зі значною точністю, але не точно. Ця засвоєна здатність до відтворення не прирівнюється до крадіжки оригінального твору.

Нейронні мережі функціонують аналогічно. Вони вчаться на всіх зображеннях, з якими вони стикаються під час навчання, причому деякі зображення є більш поширеними і тому точніше відтворюються. Сюди входять не лише відомі картини, а й будь-які зображення у навчальній вибірці. Незважаючи на те, що існують методи усунення дублікатів, вони не є бездоганними, і дослідження показали, що певні зображення можуть з’являтися сотні разів під час навчання.

споріднений: 5 порад, як перевірити своє резюме за допомогою інструментів AI

7. Чи можна використовувати GPT-4 замість пошуків Google?

За внутрішніми оцінками по OpenAI, поточна провідна модель, GPT-4, відповідає правильно приблизно в 70-80% випадків, залежно від теми. Хоча це може здатися недостатнім для ідеальної 100% точності, це знаменно покращення в порівнянні з моделями попереднього покоління на основі GPT-3.5 архітектури, яка мала показник точності 40-50%. Це значне підвищення продуктивності було досягнуто протягом 6-8 місяців дослідження.

Контекст має значення

Наведені вище цифри стосуються запитань без конкретного контексту чи супровідної інформації. Коли надається контекст, наприклад a Wikiсторінка pedia, точність моделі наближається до 100%, з поправкою на коректність джерела.

Відмінність між контекстно-вільними та контекстно-насиченими питаннями має вирішальне значення. Наприклад, питання про дату народження Ейнштейна без будь-якої супровідної інформації покладається виключно на внутрішні знання моделі. Але з конкретним джерелом або контекстом модель може дати точнішу відповідь.

Google шукає всередині GPT-4

Цікавою розробкою в цій галузі є інтеграція пошуку в Інтернеті GPT-4 себе. Це дозволяє користувачам делегувати частину пошуку в Інтернеті GPT-4, потенційно зменшуючи потребу в ручному пошуку інформації Google. Однак для цієї функції потрібна платна підписка.

Погляд у майбутнє

OpenAI Генеральний директор Сем Альтман очікує, що надійність фактичної інформації в рамках моделі продовжуватиме вдосконалюватися, а для подальшого уточнення цього аспекту планується 1.5-2 роки.

8. Чи може ШІ бути творчим?

Для деяких, креативність – це вроджена здатність, те, чим усі люди володіють різною мірою. Інші можуть стверджувати, що креативність — це вміння, яке вивчають, або що воно обмежується певними професіями чи видами діяльності. Навіть серед людей існують відмінності творчі здібності. Тому порівняння людської творчості з нейронною мережею вимагає ретельного розгляду того, що насправді означає творчість.

Нейронні мережі та артистизм

Останні розробки дозволили нейронним мережам створювати мистецтво та поезію. Деякі моделі випустили роботи, які могли вийти до фіналу аматорських конкурсів. Однак це не відбувається постійно; успіх може бути спорадичним, можливо, одна зі ста спроб.

Дебати

Наведена вище інформація викликала гострі дискусії. Думки про те, чи можна вважати нейронні мережі творчими, дуже різні. Дехто стверджує, що здатність створити вірш чи картину, навіть якщо лише іноді вдається, є формою творчості. Інші твердо вірять, що креативність — це винятково людська характеристика, пов’язана емоціями, намірами та свідомістю.

Суб’єктивний характер творчості ще більше ускладнює дискусію. Навіть серед людей розуміння та оцінка творчості може сильно відрізнятися.

Практичні наслідки

Окрім філософських дебатів, слід розглянути практичні наслідки. Якщо нейронні мережі справді можуть бути креативними, що це означає для галузей, які покладаються на креативні результати? Чи можуть машини розширити або навіть замінити людську творчість у певних сферах? Ці питання не просто теоретичні, а й мають реальне значення.

споріднений: 5 найкращих фотомікшерів зі штучним інтелектом у 2023 році: змішуйте два зображення онлайн

9. Чи може ШІ справді думати?

Щоб дослідити, чи можуть нейронні мережі мислити, нам спочатку потрібно зрозуміти, що являє собою думка. Наприклад, якщо розглядати процес розуміння того, як використовувати ключ, щоб відкрити двері, як розумовий процес, то дехто може стверджувати, що нейронні мережі є здатні до подібних міркувань. Вони можуть співвідносити стани та бажані результати. Інші можуть заперечити це, зазначивши, що нейронні мережі покладаються на повторний вплив даних, подібно до того, як люди навчаються шляхом повторних спостережень.

Інновації та спільні думки

Дебати стають заплутанішими, коли розглядаються інноваційні думки чи ідеї, які не висловлюються зазвичай. Нейронна мережа може генерувати нову ідею раз за мільйон спроб, але чи кваліфікується це як думка? Чим це відрізняється від випадкової генерації? Якщо люди також іноді породжують помилкові чи неефективні думки, де межа між людським і машинним мисленням?

Імовірність і генерація ідей

Поняття ймовірності додає ще один рівень складності. Нейронна мережа може виробляти мільйони різних відповідей, і серед них може бути кілька інноваційних або значущих. Чи підтверджує певне співвідношення значущих і безглуздих думок здатність мислити?

Розвиток розуміння ШІ

Історично склалося так, що машини розроблялися для вирішення складних завдань, наприклад проходження тесту Тюрінга, стійки воріт для defiінтелект змінився. Те, що колись вважалося чудом 80 років тому, тепер є звичайною технологією, і defiУявлення про те, що являє собою ШІ, постійно розвивається.

10. Як міг ChatGPT бути зроблено взагалі? І Midjourney чи DALL-E?

Нейронні мережі, ідея, що виникла в середині 20 століття, стала центральною для функціонування такі моделі, як ChatGPT і DALL-E. Хоча перші ідеї можуть здаватися спрощеними за сучасними стандартами, вони заклали основу для розуміння того, як відтворити роботу біологічного мозку через математичні моделі. Ось дослідження принципів, які роблять ці нейронні мережі можливими.

1. Натхнення від природи:

Сам термін «нейронна мережа» черпає натхнення з біологічних нейронів, основних функціональних одиниць мозку. Ці штучні конструкції містять вузли або штучні нейрони, що імітують багато аспектів природної функції мозку. Цей зв’язок із біологією дав цінну інформацію про створення сучасних архітектур.

2. Математика як інструмент:

Нейронні мережі — це математичні моделі, які дозволяють нам використовувати багаті ресурси математичних методів для аналізу та оцінки цих моделей. Простим прикладом є функція, яка приймає число як вхідні дані та додає до нього два, наприклад f(4) = 6. Хоча це базова функція, нейронні мережі можуть представляти набагато складніші зв’язки.

3. Робота з неоднозначними завданнями:

Традиційне програмування не має успіху, коли має справу із завданнями, де зв’язок між входами та виходами нелегко описати. Візьмемо приклад класифікації фотографій котів і собак. Незважаючи на їхню схожість, люди можуть легко розрізнити їх, але вираження цієї відмінності алгоритмічно є складним.

4. Навчання та навчання на даних:

Сила нейронних мереж полягає в їхній здатності вчитися на даних. Маючи два набори зображень (наприклад, котів і собак), модель вчиться розрізняти їх, навчаючись знаходити зв’язки. Шляхом проб і помилок і коригування своїх штучних нейронів він удосконалює свою здатність правильно класифікувати їх.

5. Потужність великих моделей:

Теоретично досить велика нейронна мережа з достатньою кількістю мічених даних може вивчити будь-яку складну функцію. Однак проблеми полягають у необхідній обчислювальній потужності та наявності правильно класифікованих даних. Ця складність робить великі моделі такими, як ChatGPT майже неможливо повністю проаналізувати.

6. Спеціалізоване навчання:

ChatGPT, наприклад, був навчений виконувати два конкретні завдання: передбачити наступне слово в контексті та забезпечити необразливі, але корисні та зрозумілі відповіді. Ці точні цілі навчання сприяли його популярності та широкому використанню.

7. Постійний виклик розуміння:

Незважаючи на ці досягнення, повне розуміння внутрішньої роботи великих, складних моделі залишаються областю активних досліджень. Пошуки демістифікації їхніх заплутаних процесів продовжують займати деяких із найкращих дослідників у цій галузі.

Питання і відповіді

Незважаючи на те, що ідея «цифрової копії» себе все ще в основному спекулятивна, сучасні технології дозволяють нам фіксувати та архівувати багато елементів нашого цифрового сліду, таких як фотографії, відео та записи.

Нейронні мережі вчаться на даних, які вони навчили на, і ці дані можуть містити упередження або неточності. Експерти наголошують на важливості використання високоякісних даних і постійного моніторингу, щоб переконатися, що прогнози мережі є максимально точними.

На відміну від популярної літератури та кінооповідань, людськіdefiправила й алгоритми керують функціонуванням поточних систем ШІ. Сучасний стан технологій забороняє «повстання машин», оскільки машинам бракує автономної волі чи бажання.

Підмножина штучного інтелекту, відома як нейронні мережі, обробляє інформацію, нагадуючи структуру мережевих нейронів людського мозку. У більш широкому сенсі ШІ означає апаратне або програмне забезпечення, яке здатне виконувати операції, які зазвичай вимагають людського інтелекту.

Нейронні мережі навчаються через a процес називається навчанням, де вони отримують великі обсяги даних і коригують свої внутрішні параметри, щоб мінімізувати помилки у своїх прогнозах. Цей ітераційний процес керується методами математичної оптимізації.

Нейронні мережі, зокрема моделі глибокого навчання, часто називають «чорні ящики» через їхню складність. Хоча існують методи інтерпретації деяких рішень, відстежити кожен аспект процесу прийняття рішень нейронною мережею може бути складно.

Нейронні мережі самі по собі не є упередженими, але вони можуть відображати упередження, наявні в дані навчання. Це підкреслює важливість відповідального збору та обробки даних.

Деякі нейронні мережі були розроблені для породжувати мистецтво, музика і навіть письмо. Хоча ці творіння можуть бути новими та інтригуючими, питання про те, чи є вони «креативністю», все ще є предметом філософських дебатів.

Так, конкретні атаки, як-от змагальні приклади, коли незначні зміни вхідних даних можуть призвести до неправильних виходів, можуть зробити нейронні мережі вразливими. Експерти постійно працюють над розробкою засобів захисту від подібних вразливостей.

Етичні міркування в нейронних мережах включають питання, пов’язані з упередженістю, прозорістю, конфіденційністю та підзвітністю. Належні вказівки, правила та нагляд є життєво важливими вирішити ці проблеми.

Загорніть

У величезному полі нейронних мереж є багато складних деталей, які можуть викликати непорозуміння або неправильне сприйняття. Ми сподіваємось розвіяти міфи та надати нашим читачам точну інформацію, відкрито обговорюючи ці питання з фахівцями-відповідниками. Нейронні мережі, ключовий компонент сучасної технології ШІ, продовжують розвиватися, а разом з ними й наше розуміння. Для того, щоб орієнтуватися в майбутньому цієї захоплюючої галузі, відкрите спілкування, постійне навчання та відповідальне впровадження будуть важливими.

Детальніше:

• 10 важливих уроків бізнесу та життя від OpenAI Генеральний директор Сем Альтман
• Еволюція чат-ботів від T9-Era та GPT-1 до ChatGPT
• Crypto Conference LA збирається в Anaheim Convention Center
• Які переваги та недоліки штучного інтелекту в письмі?
• Text-to-3D: Google розробив нейронну мережу, яка створює 3D-моделі з текстових описів