10 yilda sun'iy intellekt va neyron tarmoqlar bo'yicha eng ko'p tushunilmagan 2023 ta savol

AI va neyron tarmoqlari sohasi doimo rivojlanib, murakkablashib borayotganligi sababli, odamlar so'rashni istamasligi mumkin bo'lgan ko'plab tushunmovchiliklar va savollar mavjud. Biz ushbu masalalarga oydinlik kiritish maqsadida neyron tarmoqlar haqida tez-tez tushunib bo'lmaydigan o'nta savolni muhokama qilish uchun taniqli sun'iy intellekt mutaxassislari bilan suhbatlashdik. Ularning aytganlari quyidagicha edi:

Pro maslahatlar
1. Bu ajoyib narsalarni tekshiring 10+ matndan videoga AI generatorlari matnni qiziqarli videolarga aylantirishi mumkin.
2. Ushbu foydali maslahatlar AI art generatorlariga qarshi kurashish uchun mo'ljallangan Midjourney va DALL-E matn tavsiflari asosida vizual tarzda ajoyib tasvirlarni yaratish uchun.
3. Tsenzurasiz sunʼiy intellekt tomonidan yaratilgan sanʼat olamini cheklovlarsiz oʻrganish uchun ushbu koʻrsatmalarga amal qiling.

1. AIning oshiq bo'lishi mumkinmi?

Neyron tarmoqlari matematik modellar inson miyasining tuzilishidan ilhomlangan. Ular o'zaro bog'langan tugunlardan yoki ma'lumotni qayta ishlaydigan "neyronlardan" iborat. Ma'lumotlardan o'rganish orqali ular matn yaratish kabi muayyan vazifalarni bajarishlari mumkin. tasvirni aniqlash, yoki hatto odamga o'xshash yozish uslublarini simulyatsiya qilish.

AI "Sevish" mumkinmi?

Sevgi tushunchasi ong, o'z-o'zini anglash, empatiya va boshqa bir qator murakkab hissiy va kognitiv jarayonlar bilan uzviy bog'liqdir. Biroq, neyron tarmoqlar bu atributlarga ega emas.

Misol uchun, neyron tarmoq, agar tegishli kontekst va ko'rsatmalar berilsa, sevgi maktubiga o'xshash matn yaratishga o'rgatish mumkin. Agar sevgi hikoyasining birinchi bobi taqdim etilsa va shunga o'xshash tarzda davom etishni so'rasa, model mos keladi. Lekin u buni har qanday hissiy aloqa yoki mehr hissi tufayli emas, balki naqshlar va statistik ehtimollik asosida qiladi.

Ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan yana bir muhim jihat - bu xotira. Asosiy shaklda neyron tarmoqlar turli ishga tushirishlar o'rtasida ma'lumotni saqlash qobiliyatiga ega emas. Ular uzluksiz yoki o'tmishdagi o'zaro ta'sirlarni bilmasdan ishlaydi, har foydalanishdan keyin "zavod sozlamalari" ga qaytadi.

Xotira va neyron tarmoqlar

Xotira sun'iy ravishda neyron tarmoqqa qo'shilishi mumkin bo'lsa-da, u o'tmishdagi "xotiralar" yoki ma'lumotlarga murojaat qilish imkonini beradi, ammo bu modelni ong yoki hissiyot bilan to'ldirmaydi. Hatto xotira komponenti bo'lsa ham, neyron tarmoqning javobi shaxsiy tajriba yoki hissiyotlar bilan emas, balki matematik algoritmlar va statistik ehtimollar bilan belgilanadi.

Neyron tarmog'iga oshiq bo'lish tushunchasi jozibali, ammo xayoliy g'oyadir. Hozirgi AI modellari, ularning murakkabligi va imkoniyatlaridan qat'i nazar, sevgi kabi his-tuyg'ularni boshdan kechirish qobiliyatiga ega emas.

Murakkab da kuzatilgan matn yaratish va javoblar Modellari Haqiqiy mehr yoki hissiy aql emas, balki matematik hisob-kitoblar va naqshni aniqlash natijasidir.

2. AI zarar keltira boshlaydi va oxir-oqibat dunyoni boshqara oladimi?

Bugungi neyron tarmoqlar aniq qoidalarga rioya qilishlarini ta'minlash uchun to'liq isbotlangan usullarsiz ishlaydi. Misol uchun, modelni haqoratli so'zlardan foydalanishning oldini olish hayratlanarli darajada qiyin vazifadir. Bunday cheklovlarni o'rnatish harakatlariga qaramay, har doim yo'l borBu model ularni chetlab o'tishni topishi mumkin.

Neyron tarmoqlarning kelajagi

Gipotetik kabi ilg'or neyron tarmoqlarga o'tayotganimizda GPT-1Insonga o'xshash qobiliyatlarga ega bo'lgan 0 modellari, nazorat qilish qiyinroq bo'ladi. Agar ushbu tizimlarga aniq vazifalar yoki cheklovlarsiz erkinlik berilsa, ularning harakatlari oldindan aytib bo'lmaydigan bo'lib qolishi mumkin edi.

Ushbu o'zgarishlar natijasida yuzaga keladigan salbiy stsenariy ehtimoli haqidagi munozaralar juda katta farq qiladi, taxminlar 0.01% dan 10% gacha. Garchi bu ehtimollar past bo'lib tuyulishi mumkin bo'lsa-da, potentsial oqibatlar halokatli bo'lishi mumkin, jumladan, insonning yo'q bo'lib ketishi.

Moslashtirish va nazorat qilishdagi harakatlar

Kabi mahsulotlar ChatGPT va GPT-4 neyron tarmoqlarning niyatlarini inson maqsadlariga moslashtirish bo'yicha davom etayotgan sa'y-harakatlarga misollar. Ushbu modellar ko'rsatmalarga rioya qilish, muloyim o'zaro ta'sirni saqlab qolish va aniq savollar berish uchun mo'ljallangan. Biroq, bu boshqaruvlar mukammallikdan yiroq va bu tarmoqlarni boshqarish muammosi yarim yo'lda ham hal qilinmagan.

Neyron tarmoqlar uchun ishonchli boshqaruv mexanizmlarini yaratish muammosi bugungi kunda sun'iy intellekt sohasidagi eng muhim tadqiqot yo'nalishlaridan biridir. Ushbu muammoni hal qilish mumkinmi yoki yo'qmi degan noaniqlik va buning uchun zarur bo'lgan usullar muammoning dolzarbligini oshiradi.

tegishli: Milliarderlar va jamg'arma menejerlari tomonidan afzal ko'rilgan 5 ta eng yaxshi AI aktsiyalari

3. Ovoz, tashqi ko‘rinish va matndan nutqqa uslubingizni sun’iy intellektga yuklash xavflimi?

Raqamli texnologiyalar jadal rivojlanayotgan asrda ovoz, tashqi ko'rinish va matn uslubi kabi shaxsiy ma'lumotlarning xavfsizligi bilan bog'liq xavotirlar kuchaymoqda. Raqamli identifikatsiyani o'g'irlash tahdidi haqiqiy bo'lsa-da, buni tushunish juda muhimdir kontekst va chora-tadbirlar ushbu muammoni hal qilish uchun olib borilmoqda.

Raqamli identifikatsiya va neyron tarmoqlar

Neyron tarmoqlarda bu shaxsiy atributlarni yuklash emas, balki tashqi ko'rinishi, ovozi yoki matniga taqlid qilish uchun modellarni o'rgatish yoki qayta o'rgatish masalasidir. Ushbu o'qitilgan modellar haqiqatan ham skript va parametrlarni nusxalash orqali o'g'irlanishi mumkin, bu ularni boshqa kompyuterda ishlashga imkon beradi.

Ushbu texnologiyadan potentsial noto'g'ri foydalanish muhim ahamiyatga ega, chunki u bir darajaga yetdi deepfake videolar va ovozli klonlash algoritmlari shaxsni ishonchli tarzda takrorlashi mumkin. Bunday yolg'on kontentni yaratish qimmat va ko'p vaqt talab qilishi mumkin, bu minglab dollar va ko'p soatlik yozib olishni talab qiladi. Biroq, xavf sezilarli bo'lib, ishonchli identifikatsiya va tasdiqlash usullari zarurligini ta'kidlaydi.

Identifikatsiya xavfsizligini ta'minlashga qaratilgan harakatlar

Raqamli identifikatsiyani o'g'irlash muammosini hal qilish uchun turli tashabbuslar olib borilmoqda. WorldCoin kabi startaplar, unda OpenAIning rahbari Sem Altman sarmoya kiritdi, innovatsion echimlarni o'rganmoqda. WorldCoin kontseptsiyasi shaxs haqidagi har bir ma'lumotga o'ziga xos kalitni belgilashni o'z ichiga oladi, bu esa keyinchalik identifikatsiya qilish imkonini beradi. Ushbu usulni ommaviy axborot vositalarida ham yangiliklarning haqiqiyligini tekshirish uchun qo'llash mumkin.

Ushbu istiqbolli ishlanmalarga qaramay, bunday tizimlarni barcha sohalarda joriy etish murakkab va keng ko'lamli ishdir. Hozirgi vaqtda ushbu echimlar prototip bosqichida qolmoqda va ularni keng miqyosda joriy etish imkonsiz bo'lishi mumkin. keyingi o'n yil.

4. Ongni kompyuterlarga yuklash: haqiqatmi yoki ilmiy fantastikami?

Inson ongini kompyuterga o'tkazish g'oyasi ilmiy fantastika ixlosmandlari uchun qiziqarli mavzu bo'ldi. Ammo bu hozirgi texnologiya yoki hatto kelajakdagi yutuqlar erisha oladigan narsami? a orqali abadiy yashash tushunchasi raqamli egizak albatta tasavvurni qamrab oladi, lekin haqiqat ancha murakkab.

Taklit, lekin takrorlash emas

Mavjud texnologiyalar bilan, masalan, mavjud texnologiyalar kabi modellar GPT-4, neyron tarmoqni o'ziga xos uslub va taqdimot uslubida o'z muloqot uslubiga taqlid qilishga, shaxsiy hazillarni o'rganishga va hatto yangilarini ixtiro qilishga o'rgatish mumkin. Biroq, bu o'z ongini uzatishning sinonimi emas.

Ongning murakkabligi muloqot uslubi va shaxsiy g'ayrioddiyliklardan ancha uzoqda. Insoniyat hanuzgacha ong nima ekanligini, u qayerda saqlanishini, u shaxslarni qanday farqlashini va aynan nimani o'ziga xos qilishini aniq tushunmaydi.

Potentsial kelajak imkoniyatlari

ning gipotetik stsenariysi ongni uzatish talab qiladi defiongni xotiralar, tajribalar va idrokning individual xususiyatlarining kombinatsiyasi sifatida. Agar shunday a defiAgar bu bilimlarni neyron tarmoqqa o'tkazish orqali keyingi hayotni simulyatsiya qilishning nazariy yo'li bo'lishi mumkin edi.

Biroq, bu nazariya shunchaki spekulyativ bo'lib, hozirgi ilmiy tushunchalar yoki texnologik imkoniyatlarga asoslanmagan. Ong masalasi falsafa, nevrologiya va kognitiv fanning eng chuqur va tushunarsiz mavzularidan biridir. Uning murakkabligi oqim imkoniyatlaridan ancha oshib ketadi sun'iy intellekt va neyron tarmoq texnologiyasi.

tegishli: 10-yil uchun 2023 ta AI tanishuv ilovalari va saytlari

5. Sun'iy intellekt odamlardan ishni tortib oladi, degan gap rostmi?

AI orqali avtomatlashtirish ish ko'rsatmalarning muntazam bajarilishini o'z ichiga olgan kasblarga ta'sir qilishi mumkin. Masalan, deklaratsiyalar va klinik sinovlarda yordam beradigan soliq yordamchilari-maslahatchilar ma'lumotlar menejerlari uning ishi hisobotlarni to'ldirish va ularni standartlar bilan muvofiqlashtirish bilan bog'liq. Ushbu rollarda avtomatlashtirish imkoniyatlari aniq, kerakli ma'lumotlarning osongina mavjud bo'lishi va mehnat narxi o'rtachadan yuqori ekanligini hisobga olsak.

Boshqa tomondan, oshpazlik yoki avtobus haydash kabi kasblar yaqin kelajakda xavfsiz bo'lib qoladi. Neyron tarmoqlarni haqiqiy jismoniy dunyoga ulash muammosi mavjud qonunchilik va qoidalar bilan birgalikda ushbu sohalarda avtomatlashtirishni yanada murakkab ish qiladi.

O'zgarishlar va imkoniyatlar

Avtomatlashtirish inson ishchilarini to'liq almashtirishni anglatmaydi. Bu ko'pincha odatiy vazifalarni optimallashtirishga olib keladi, odamlarga ko'proq ijodiy va jozibali mas'uliyatlarga e'tibor qaratish imkonini beradi.

1. Jurnalistika: Jurnalistika kabi sohalarda neyron tarmoqlar tez orada tezislar to'plami bilan maqolalar tuzishda yordam berishi mumkin, bu esa inson yozuvchilarini aniq tuzatishlar kiritishga majbur qiladi.

2. Ta'lim: Ehtimol, eng hayajonli o'zgarish ta'limdadir. Tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, shaxsiylashtirilgan yondashuvlar ta'lim natijalarini yaxshilash. AI yordamida biz har bir talaba uchun moslashtirilgan yordamchilarni tasavvur qilishimiz mumkin, bu esa ta'lim sifatini keskin oshiradi. O'qituvchilarning roli strategik rejalashtirish va nazoratga qarab o'zgaradi, asosiy e'tibor o'quv dasturlarini aniqlash, bilimlarni sinab ko'rish va umumiy ta'limni boshqarishga qaratilgan.

6. AI va badiiy tasvirlar: ko'paytirish yoki o'g'irlik?

AI san'atning turli shakllarini o'rganish, turli uslublarni tan olish va ularga taqlid qilishga urinish orqali o'rganadi. Jarayon san'at o'quvchilari turli rassomlarning asarlarini kuzatish, tahlil qilish va taqlid qilish insoniy bilimga o'xshaydi.

AI xatolarni minimallashtirish printsipi asosida ishlaydi. Agar model mashg'ulot paytida shunga o'xshash tasvirga yuzlab marta duch kelsa, u o'z o'rganish strategiyasining bir qismi sifatida bu tasvirni yodlab olishi mumkin. Bu tarmoq tasvirni saqlayotganini anglatmaydi, balki uni inson xotirasiga o'xshash tarzda tanib oladi.

Amaliy misol

Har kuni ikkita rasm chizadigan rassomni ko'rib chiqaylik: biri noyob, ikkinchisi Mona Lizaning reproduktsiyasi. Mona Lizani qayta-qayta chizgandan so'ng, talaba uni aniq emas, balki juda aniqlik bilan takrorlay oladi. Bu o'rganilgan qayta yaratish qobiliyati asl asarning o'g'irlanishiga teng kelmaydi.

Neyron tarmoqlari o'xshash tarzda ishlaydi. Ular mashg'ulot paytida duch keladigan barcha tasvirlardan o'rganadilar, ba'zi tasvirlar keng tarqalgan va shuning uchun aniqroq takrorlanadi. Bunga nafaqat mashhur rasmlar, balki o'quv namunasidagi har qanday tasvir kiradi. Dublikatlarni yo'q qilish usullari mavjud bo'lsa-da, ular benuqson emas va tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, mashg'ulotlar davomida ba'zi tasvirlar yuzlab marta paydo bo'lishi mumkin.

tegishli: AI skrining vositalaridan o'tib, rezyumeingizni olish uchun 5 ta maslahat

7. Men foydalanishim mumkinmi? GPT-4 Google Qidiruvlar o'rniga?

Ichki hisob-kitoblarga ko'ra OpenAI, hozirgi yetakchi model, GPT-4, mavzuga qarab taxminan 70-80% to'g'ri javob beradi. Bu ideal 100% aniqlikdan kamdek tuyulishi mumkin bo'lsa-da, bu muhim ahamiyatga ega oldingi avlod modellariga nisbatan takomillashtirish asoslangan GPT-3.5 arxitektura, aniqlik darajasi 40-50% edi. Ishlashning bu sezilarli o'sishiga tadqiqotning 6-8 oy ichida erishildi.

Kontekst masalalari

Yuqorida keltirilgan raqamlar aniq kontekstsiz yoki qo'shimcha ma'lumotsiz berilgan savollarga tegishli. Kontekst taqdim etilganda, masalan, a Wikipedia sahifasi, modelning aniqligi 100% ga yaqinlashadi, manbaning to'g'riligiga moslashtiriladi.

Farqi kontekstsiz va kontekstga boy savollar o'rtasida hal qiluvchi ahamiyatga ega. Masalan, Eynshteynning tug'ilgan sanasi haqidagi savol, hech qanday qo'shimcha ma'lumotsiz, faqat modelning ichki bilimiga tayanadi. Ammo ma'lum bir manba yoki kontekst bilan model aniqroq javob berishi mumkin.

Google ichida qidiruvlar GPT-4

Bu sohadagi qiziqarli rivojlanish ichida internet qidiruvlarini birlashtirish GPT-4 o'zi. Bu foydalanuvchilarga internet qidiruvining bir qismini topshirishga imkon beradi GPT-4, potentsial Google ma'lumotlarini qo'lda ishlatish ehtiyojini kamaytiradi. Biroq, bu xususiyat pulli obunani talab qiladi.

Oldinga qarash

OpenAI Bosh direktor Sem Altman modeldagi faktik ma'lumotlarning ishonchliligi yaxshilanishda davom etishini kutmoqda va bu jihatni yanada takomillashtirish uchun 1.5-2 yilga mo'ljallangan.

8. AI ijodiy bo'lishi mumkinmi?

Ba'zilar uchun, ijodkorlik - tabiatan mavjud qobiliyatdir, hamma odamlar turli darajada ega bo'lgan narsa. Boshqalar esa, ijodkorlik o'rganilgan mahorat yoki u ma'lum bir kasb yoki faoliyat bilan chegaralangan deb ta'kidlashi mumkin. Hatto odamlar orasida ham nomutanosibliklar mavjud ijodiy qobiliyat. Shunday ekan, inson ijodkorligini neyrotarmoq ijodi bilan solishtirish ijodkorlik aslida nimani anglatishini sinchiklab ko‘rib chiqishni talab qiladi.

Neyron tarmoqlari va san'at

So'nggi o'zgarishlar neyron tarmoqlarga san'at va she'riyat yaratish imkonini berdi. Ba'zi modellar havaskorlar musobaqalarining finaliga chiqishi mumkin bo'lgan asarlar yaratdilar. Biroq, bu doimiy ravishda sodir bo'lmaydi; muvaffaqiyat vaqti-vaqti bilan bo'lishi mumkin, ehtimol yuzta urinishdan bittasi.

Munozara

Yuqoridagi ma'lumotlar qizg'in bahs-munozaralarga sabab bo'ldi. Neyron tarmoqlarni ijodiy deb hisoblash mumkinmi, degan fikrlar juda xilma-xildir. Ba'zilarning ta'kidlashicha, she'r yoki rasm yaratish qobiliyati, hatto vaqti-vaqti bilan muvaffaqiyatli bo'lsa ham, ijodkorlik shaklidir. Boshqalar esa ijodkorlik hissiyot, niyat va ong bilan bog'liq bo'lgan insoniy xususiyat ekanligiga qat'iy ishonadilar.

Ijodkorlikning sub'ektiv tabiati muhokamani yanada murakkablashtiradi. Hatto odamlar orasida ijodkorlikni tushunish va qadrlash juda katta farq qilishi mumkin.

Amaliy oqibatlar

Falsafiy munozaralardan tashqari, ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan amaliy natijalar ham mavjud. Agar neyron tarmoqlar haqiqatan ham ijodiy bo'lishi mumkin bo'lsa, bu ijodiy natijalarga tayanadigan sohalar uchun nimani anglatadi? Mashinalar ma'lum sohalarda inson ijodini kuchaytira oladimi yoki hatto o'rnini bosa oladimi? Bu savollar nafaqat nazariy, balki haqiqiy ahamiyatga ega.

tegishli: 5-yilda 2023 ta eng yaxshi AI foto mikserlari: Ikkita rasmni onlayn aralashtiring

9. AI haqiqatan ham o'ylay oladimi?

Neyron tarmoqlar o'ylay oladimi yoki yo'qligini o'rganish uchun birinchi navbatda fikr nimadan iboratligini tushunishimiz kerak. Masalan, Agar eshikni ochish uchun kalitdan qanday foydalanishni tushunish jarayonini fikrlash jarayoni sifatida ko'rib chiqsak, ba'zilar neyron tarmoqlarni ta'kidlashi mumkin. shunga o'xshash fikr yuritishga qodir. Ular holatlar va kerakli natijalarni o'zaro bog'lashlari mumkin. Boshqalar buni e'tiroz qilishlari mumkin, chunki neyron tarmoqlar ma'lumotlarning takroriy ta'siriga tayanadi, xuddi odamlar takroriy kuzatish orqali o'rganishadi.

Innovatsiyalar va umumiy fikrlar

Innovatsion fikrlar yoki keng tarqalgan bo'lmagan g'oyalarni ko'rib chiqishda munozara yanada murakkablashadi. Neyron tarmoq har million urinishda bir marta yangi g'oyani yaratishi mumkin, ammo bu fikrga mos keladimi? Bu tasodifiy avloddan qanday farq qiladi? Agar odamlar vaqti-vaqti bilan noto'g'ri yoki samarasiz fikrlarni keltirib chiqarsa, inson va mashina tafakkuri o'rtasidagi chiziq qayerda?

Ehtimollar va g'oyalarni yaratish

Ehtimollik tushunchasi murakkablikning yana bir qatlamini qo'shadi. Neyron tarmoq millionlab turli xil javoblarni ishlab chiqishi mumkin va ular orasida bir nechta innovatsion yoki mazmunli bo'lishi mumkin. Ma'noli va ma'nosiz fikrlarning ma'lum nisbati fikrlash qobiliyatini tasdiqlaydimi?

AIning rivojlanayotgan tushunchasi

Tarixiy jihatdan murakkab muammolarni hal qilish uchun mashinalar ishlab chiqilganidek, masalan Turing testidan o'tish, uchun darvoza ustunlari defining razvedkasi o'zgardi. 80 yil oldin mo''jizaviy deb hisoblangan narsa endi keng tarqalgan texnologiya va defiAI nima ekanligini tushunish doimiy ravishda rivojlanib boradi.

10. Qanday qilib ChatGPT umuman qilinadimi? Va Midjourney yoki DALL-E?

20-asrning oʻrtalarida paydo boʻlgan neyron tarmoqlar gʻoyasi neyron tarmoqlar faoliyatida markaziy oʻrinni egalladi. kabi modellar ChatGPT va DALL-E. Garchi dastlabki g'oyalar bugungi standartlarga ko'ra soddalashtirilgandek tuyulishi mumkin bo'lsa-da, ular biologik miya faoliyatini qanday qilib takrorlashni tushunish uchun asos yaratdilar. matematik modellar. Bu neyron tarmoqlarni yaratishga imkon beradigan printsiplarni o'rganish.

1. Tabiatdan ilhom:

"Neyron tarmoq" atamasi miyaning asosiy funktsional birliklari bo'lgan biologik neyronlardan ilhom oladi. Ushbu sun'iy konstruktsiyalar tugunlarni yoki sun'iy neyronlarni o'z ichiga oladi, ular tabiiy miya funktsiyasining ko'p jihatlarini taqlid qiladi. Biologiya bilan bog'liqlik zamonaviy arxitekturalarni yaratish bo'yicha qimmatli tushunchalarni berdi.

2. Matematika vosita sifatida:

Neyron tarmoqlar matematik modellar bo'lib, bu modellarni tahlil qilish va baholash uchun matematik usullarning boy resurslaridan foydalanishga imkon beradi. Oddiy misol, sonni kiritish sifatida qabul qiladigan va unga ikkita qo'shadigan funktsiya, masalan f(4) = 6. Bu asosiy funktsiya bo'lsa-da, neyron tarmoqlar ancha murakkab munosabatlarni ifodalashi mumkin.

3. Noaniq vazifalarni hal qilish:

Kirish va chiqishlar o'rtasidagi munosabatlarni tasvirlab bo'lmaydigan vazifalarni hal qilishda an'anaviy dasturlash qisqaradi. Mushuklar va itlarning rasmlarini turkumlashtirishga misol keltiring. O'xshashliklariga qaramay, odamlar ularni osongina ajrata oladilar, ammo bu farqni algoritmik tarzda ifodalash juda murakkab.

4. Ma'lumotlardan o'qitish va o'rganish:

Neyron tarmoqlarning kuchi ularning ma'lumotlardan o'rganish qobiliyatidadir. Ikkita tasvirlar to'plamini (masalan, mushuk va itlar) hisobga olgan holda, model aloqalarni topishga o'rgatish orqali ularni farqlashni o'rganadi. Sinov va xatolik va sun'iy neyronlarni sozlash orqali u ularni to'g'ri tasniflash qobiliyatini yaxshilaydi.

5. Katta modellarning kuchi:

Nazariy jihatdan, etarlicha etiketli ma'lumotlarga ega etarlicha katta neyron tarmoq har qanday murakkab funktsiyani o'rganishi mumkin. Biroq, qiyinchiliklar talab qilinadigan hisoblash quvvati va to'g'ri tasniflangan ma'lumotlarning mavjudligidadir. Bu murakkablik kabi katta modellarni beradi ChatGPT to'liq tahlil qilish deyarli mumkin emas.

6. Ixtisoslashtirilgan o'qitish:

ChatGPT, masalan, ikkita aniq vazifa uchun o'qitilgan: kontekstdagi keyingi so'zni bashorat qilish va tajovuzkor bo'lmagan, ammo foydali va tushunarli javoblarni ta'minlash. Ushbu aniq ta'lim maqsadlari uning mashhurligi va keng qo'llanilishiga yordam berdi.

7. Tushunishning davom etayotgan muammosi:

Ushbu yutuqlarga qaramay, katta, murakkab ichki ishlarni to'liq tushunish modellar faol tadqiqot sohasi bo'lib qolmoqda. Ularning murakkab jarayonlarini aniqlashga intilish bu sohadagi eng yaxshi tadqiqotchilarni band qilishda davom etmoqda.

tez so'raladigan savollar

O'zining "raqamli nusxasi" g'oyasi hali ham spekulyativ bo'lsa ham, zamonaviy texnologiyalar bizga raqamli izimizning ko'plab elementlarini, masalan, fotosuratlar, videolar va yozuvlarni yozib olish va arxivlash imkonini beradi.

Neyron tarmoqlar o'qitilgan ma'lumotlardan o'rganadi yoqilgan va bu maʼlumotlarda noaniqlik yoki noaniqlik boʻlishi mumkin. Mutaxassislar tarmoq prognozlarining imkon qadar to‘g‘ri bo‘lishini ta’minlash uchun yuqori sifatli ma’lumotlardan foydalanish va doimiy monitoring muhimligini ta’kidlamoqda.

Ommabop adabiyot va kino hikoyalaridan farqli o'laroq, inson-defined qoidalar va algoritmlar joriy AI tizimlari qanday ishlashini boshqaradi. Texnologiyaning hozirgi holati "mashina qo'zg'oloni" ni taqiqlaydi, chunki mashinalarda avtonom iroda yoki xohish yo'q.

Neyron tarmoqlar deb nomlanuvchi sun'iy intellektning kichik to'plami inson miyasining tarmoqli neyron tuzilishiga o'xshab ma'lumotni qayta ishlaydi. Kengroq maʼnoda sunʼiy intellekt odatda inson aql-zakovatini talab qiladigan operatsiyalarni amalga oshirishga qodir boʻlgan apparat yoki dasturiy taʼminotni nazarda tutadi.

Neyron tarmoqlar a orqali o'rganadi trening deb ataladigan jarayon, bu erda ular katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ta'minlanadi va ularning prognozlarida xatolikni kamaytirish uchun ichki parametrlarini moslashtiradi. Ushbu iterativ jarayon matematik optimallashtirish usullari bilan boshqariladi.

Neyron tarmoqlar, ayniqsa chuqur o'rganish modellari, odatda, deb ataladi "qora qutilar" ularning murakkabligi tufayli. Ba'zi qarorlarni izohlash usullari mavjud bo'lsa-da, neyron tarmog'ining qaror qabul qilish jarayonining har bir jihatini kuzatish qiyin bo'lishi mumkin.

Neyron tarmoqlarning o'zi tabiatan noxolis emas, lekin ular mavjud bo'lgan noto'g'rilikni aks ettirishi mumkin ta'lim ma'lumotlari. Bu ma'lumotlarni mas'uliyat bilan yig'ish va qayta ishlash muhimligini ta'kidlaydi.

Ba'zi neyron tarmoqlar uchun mo'ljallangan san'at yaratish, musiqa va hatto yozish. Bu ijodlar yangi va qiziqarli bo'lishi mumkin bo'lsa-da, ular "ijodkorlik" ni tashkil qiladimi yoki yo'qmi hali ham falsafiy munozaralar mavzusidir.

Ha, kirish ma'lumotlaridagi kichik o'zgarishlar noto'g'ri natijalarga olib kelishi mumkin bo'lgan raqib misollar kabi maxsus hujumlar neyron tarmoqlarni zaiflashtirishi mumkin. Ushbu turdagi zaifliklarga qarshi himoya vositalarini ishlab chiqish uchun mutaxassislar doimiy ravishda ishlamoqda.

Neyron tarmoqlardagi axloqiy mulohazalar tarafkashlik, shaffoflik, maxfiylik va javobgarlik bilan bog'liq masalalarni o'z ichiga oladi. Tegishli ko'rsatmalar, qoidalar va nazorat juda muhimdir bu tashvishlarni hal qiling.

Ularni to'ldiring

Neyron tarmoqlarning keng maydonida tushunmovchilik yoki noto'g'ri tushunishga olib kelishi mumkin bo'lgan juda ko'p murakkab tafsilotlar mavjud. Ushbu masalalarni mavzu bo'yicha mutaxassislar bilan ochiq muhokama qilish orqali afsonalarni yo'q qilishga va o'quvchilarimizga aniq ma'lumot berishga umid qilamiz. Zamonaviy AI texnologiyasining asosiy tarkibiy qismi bo'lgan neyron tarmoqlar rivojlanishda davom etmoqda va ular bilan birga bizning tushunchamiz. Ushbu qiziqarli sohaning kelajagini boshqarish uchun ochiq muloqot, doimiy o'rganish va mas'uliyatli amaliyot muhim bo'ladi.

Ko'proq o'qing:

• Biznes va hayotga oid 10 ta muhim saboq OpenAI Bosh direktor Sem Altman
• T9 davridagi chatbotlarning evolyutsiyasi va GPT-1 uchun ChatGPT
• Crypto Conference LA Anaheim Convention Centerga keladi
• Yozishda sun'iy intellektning afzalliklari va kamchiliklari qanday?
• Text-to-3D: Google matn tavsiflaridan 3D modellarni yaratuvchi neyron tarmoqni ishlab chiqdi