10 câu hỏi bị hiểu lầm nhiều nhất về AI và Mạng lưới thần kinh năm 2023

Do lĩnh vực AI và mạng lưới thần kinh không ngừng phát triển và trở nên phức tạp hơn nên có rất nhiều hiểu lầm và câu hỏi mà mọi người có thể ngại đặt ra. Chúng tôi đã ngồi lại với các chuyên gia AI nổi tiếng để thảo luận về mười câu hỏi thường bị hiểu sai về mạng lưới thần kinh nhằm nỗ lực làm rõ những vấn đề này. Những gì họ nói là như sau:

Mẹo chuyên nghiệp
1. Kiểm tra những điều tuyệt vời này Hơn 10 trình tạo AI chuyển văn bản thành video có thể chuyển đổi văn bản thành video hấp dẫn.
2. Những lời nhắc hữu ích này được thiết kế để thách thức những người tạo ra nghệ thuật AI như Midjourney và DALL-E để tạo hình ảnh trực quan tuyệt đẹp dựa trên mô tả văn bản.
3. Thực hiện theo các nguyên tắc này để khám phá thế giới nghệ thuật do AI tạo ra không bị kiểm duyệt mà không bị hạn chế.

1. AI có thể yêu được không?

Mạng lưới thần kinh là mô hình toán học lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người. Chúng bao gồm các nút hoặc “nơ-ron” được kết nối với nhau để xử lý thông tin. Bằng cách học từ dữ liệu, họ có thể thực hiện các tác vụ cụ thể như tạo văn bản, nhận dạng hình ảnh, hay thậm chí mô phỏng phong cách viết giống con người.

AI có thể “Yêu” không?

Khái niệm về tình yêu về bản chất gắn liền với ý thức, sự tự nhận thức, sự đồng cảm và một loạt các quá trình nhận thức và cảm xúc phức tạp khác. Tuy nhiên, mạng lưới thần kinh không sở hữu các thuộc tính này.

Ví dụ, một mạng lưới thần kinh có thể được đào tạo để tạo ra văn bản giống như một bức thư tình nếu được cung cấp ngữ cảnh và hướng dẫn phù hợp. Nếu được cung cấp chương đầu tiên của một câu chuyện tình yêu và được yêu cầu tiếp tục theo cách tương tự, mô hình sẽ tuân theo. Nhưng nó làm như vậy dựa trên các khuôn mẫu và khả năng thống kê, không phải vì bất kỳ mối liên hệ tình cảm hay cảm giác yêu mến nào.

Một khía cạnh quan trọng khác cần xem xét là bộ nhớ. Ở dạng cơ bản, mạng lưới thần kinh không có khả năng lưu giữ thông tin giữa các lần khởi chạy khác nhau. Chúng hoạt động mà không có tính liên tục hoặc không nhận thức được các tương tác trong quá khứ, về cơ bản sẽ hoàn nguyên về “cài đặt gốc” sau mỗi lần sử dụng.

Bộ nhớ và mạng lưới thần kinh

Mặc dù bộ nhớ có thể được thêm một cách giả tạo vào mạng lưới thần kinh, cho phép nó tham chiếu đến “ký ức” hoặc dữ liệu trong quá khứ, nhưng điều này không thấm nhuần mô hình bằng ý thức hoặc cảm xúc. Ngay cả với một thành phần bộ nhớ, phản ứng của mạng nơ-ron được quyết định bởi các thuật toán toán học và xác suất thống kê, chứ không phải kinh nghiệm hay tình cảm cá nhân.

Khái niệm về một mạng lưới thần kinh đang yêu là một ý tưởng hấp dẫn nhưng hư cấu. Các mô hình AI hiện tại, bất kể độ phức tạp và khả năng của chúng, không có khả năng trải nghiệm những cảm xúc như tình yêu.

Việc tạo văn bản và phản hồi quan sát được trong tinh vi mô hình là kết quả của các tính toán toán học và nhận dạng khuôn mẫu, không phải tình cảm thực sự hay trí tuệ cảm xúc.

2. AI có thể bắt đầu gây hại và cuối cùng thống trị thế giới không?

Các mạng thần kinh ngày nay hoạt động mà không có các phương pháp chứng minh đầy đủ để đảm bảo rằng chúng tuân thủ các quy tắc cụ thể. Chẳng hạn, ngăn người mẫu sử dụng ngôn ngữ xúc phạm là một nhiệm vụ khó khăn đáng ngạc nhiên. Bất chấp những nỗ lực để đặt ra những hạn chế như vậy, luôn luôn có cáchs mà mô hình có thể tìm thấy để phá vỡ chúng.

Tương lai của mạng lưới thần kinh

Khi chúng ta hướng tới các mạng lưới thần kinh tiên tiến hơn, chẳng hạn như mạng lưới thần kinh giả định GPT-10 với khả năng giống con người, thách thức về khả năng điều khiển càng trở nên cấp bách hơn. Nếu các hệ thống này được tự do điều chỉnh mà không có nhiệm vụ hoặc ràng buộc cụ thể nào, thì hành động của chúng có thể trở nên khó đoán.

Cuộc tranh luận về khả năng xảy ra một kịch bản tiêu cực do những diễn biến này gây ra rất khác nhau, với các ước tính dao động từ 0.01% đến 10%. Mặc dù những xác suất này có vẻ thấp, nhưng hậu quả tiềm tàng có thể là thảm họa, bao gồm cả khả năng sự tuyệt chủng của loài người.

Nỗ lực điều chỉnh và kiểm soát

Sản phẩm như ChatGPT và GPT-4 là những ví dụ về những nỗ lực không ngừng nhằm sắp xếp ý định của mạng thần kinh với mục tiêu của con người. Những mô hình này được thiết kế để làm theo hướng dẫn, duy trì sự tương tác lịch sự và đặt câu hỏi làm rõ. Tuy nhiên, các biện pháp kiểm soát này còn lâu mới hoàn hảo và vấn đề quản lý các mạng này thậm chí còn chưa được giải quyết một nửa.

Thách thức trong việc tạo ra các cơ chế kiểm soát hoàn hảo cho mạng thần kinh là một trong những lĩnh vực nghiên cứu quan trọng nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ngày nay. Sự không chắc chắn về việc liệu vấn đề này có thể được giải quyết hay không và các phương pháp cần thiết để làm như vậy chỉ làm tăng thêm tính cấp bách của vấn đề.

Sản phẩm liên quan: 5 cổ phiếu AI hàng đầu được các tỷ phú và nhà quản lý quỹ ưa thích

3. Tải giọng nói, ngoại hình và phong cách chuyển văn bản thành giọng nói của bạn lên AI có rủi ro không?

Trong thời đại mà công nghệ kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng, mối lo ngại về sự an toàn của thông tin cá nhân như giọng nói, ngoại hình và kiểu văn bản ngày càng tăng. Mặc dù mối đe dọa về hành vi trộm cắp danh tính kỹ thuật số là có thật, nhưng điều cần thiết là phải hiểu bối cảnh và các biện pháp được thực hiện để giải quyết thách thức này.

Nhận dạng kỹ thuật số và mạng lưới thần kinh

Trong các mạng thần kinh, vấn đề không phải là tải lên các thuộc tính cá nhân mà là đào tạo hoặc đào tạo lại các mô hình để bắt chước ngoại hình, giọng nói hoặc văn bản của một người. Những mô hình được đào tạo này thực sự có thể bị đánh cắp bằng cách sao chép tập lệnh và tham số, cho phép chúng chạy trên một máy tính khác.

Khả năng lạm dụng công nghệ này là đáng kể, vì nó đã đạt đến mức mà video deepfake và các thuật toán nhân bản giọng nói có thể sao chép một cách thuyết phục một cá nhân. Việc tạo nội dung lừa đảo như vậy có thể tốn kém và mất thời gian, đòi hỏi hàng nghìn đô la và nhiều giờ ghi âm. Tuy nhiên, rủi ro là hữu hình và nhấn mạnh sự cần thiết của các phương pháp xác định và xác nhận đáng tin cậy.

Nỗ lực đảm bảo an ninh danh tính

Nhiều sáng kiến ​​khác nhau đang được tiến hành để giải quyết vấn đề đánh cắp danh tính kỹ thuật số. Các công ty khởi nghiệp như WorldCoin, trong đó OpenAIngười đứng đầu Sam Altman đã đầu tư, đang khám phá các giải pháp sáng tạo. Khái niệm của WorldCoin liên quan đến việc gán một khóa duy nhất cho mỗi phần thông tin về một người, cho phép nhận dạng sau này. Phương pháp này cũng có thể được áp dụng cho các phương tiện truyền thông đại chúng để xác minh tính xác thực của tin tức.

Bất chấp những phát triển đầy hứa hẹn này, việc triển khai các hệ thống như vậy trong tất cả các ngành là một nỗ lực phức tạp và quy mô lớn. Hiện tại, các giải pháp này vẫn ở giai đoạn thử nghiệm và việc áp dụng rộng rãi chúng có thể không khả thi trong thập kỉ tiếp theo.

4. Tải ý thức lên máy tính: thực tế hay khoa học viễn tưởng?

Ý tưởng chuyển ý thức của con người vào máy tính đã là một chủ đề hấp dẫn đối với những người đam mê khoa học viễn tưởng. Nhưng đó có phải là điều mà công nghệ hiện tại hay thậm chí là những tiến bộ trong tương lai có thể đạt được? Khái niệm sống mãi mãi thông qua một sinh đôi kỹ thuật số chắc chắn nắm bắt được trí tưởng tượng, nhưng thực tế phức tạp hơn nhiều.

Bắt chước nhưng không sao chép

Với các công nghệ hiện có, chẳng hạn như những công nghệ được tìm thấy trong mô hình như GPT-4, có thể dạy một mạng thần kinh bắt chước phong cách giao tiếp của một người, học những câu chuyện cười cá nhân và thậm chí phát minh ra những câu chuyện mới theo một phong cách và cách trình bày độc đáo. Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc chuyển ý thức của một người.

Sự phức tạp của ý thức vượt xa phong cách giao tiếp và những điều kỳ quặc cá nhân. Nhân loại vẫn thiếu hiểu biết cụ thể về ý thức là gì, nó được lưu trữ ở đâu, nó phân biệt các cá nhân như thế nào và chính xác thì điều gì khiến một người trở nên độc nhất vô nhị.

Tiềm năng trong tương lai

Tình huống giả định của chuyển ý thức sẽ yêu cầu defiý thức là sự kết hợp của ký ức, kinh nghiệm và đặc điểm nhận thức cá nhân. Nếu như vậy defiNếu giả thuyết này được chấp nhận thì có thể có một con đường lý thuyết để mô phỏng cuộc sống xa hơn thông qua việc chuyển kiến ​​thức này vào mạng lưới thần kinh.

Tuy nhiên, lý thuyết này chỉ mang tính suy đoán và không dựa trên sự hiểu biết khoa học hoặc khả năng công nghệ hiện tại. Câu hỏi về ý thức là một trong những chủ đề sâu sắc và khó nắm bắt nhất trong triết học, khoa học thần kinh và khoa học nhận thức. Sự phức tạp của nó vượt xa khả năng hiện tại trí tuệ nhân tạo và công nghệ mạng thần kinh.

Sản phẩm liên quan: 10 trang web và ứng dụng hẹn hò AI hàng đầu cho năm 2023

5. Có thật là AI sẽ lấy đi công việc của con người?

Tự động hóa thông qua AI có thể sẽ ảnh hưởng đến các ngành nghề mà công việc liên quan đến việc thực hiện các hướng dẫn thường xuyên. Ví dụ như trợ lý thuế-tư vấn giúp khai báo và thử nghiệm lâm sàng quản lý dữ liệu công việc của họ xoay quanh việc điền vào các báo cáo và đối chiếu chúng với các tiêu chuẩn. Tiềm năng tự động hóa trong các vai trò này là rõ ràng, với điều kiện là thông tin cần thiết luôn sẵn có và chi phí lao động cao hơn mức trung bình.

Mặt khác, các nghề như nấu ăn hoặc lái xe buýt vẫn an toàn trong tương lai gần. Thách thức của việc kết nối các mạng lưới thần kinh với thế giới vật chất thực, kết hợp với luật pháp và quy định hiện hành, khiến cho việc tự động hóa trong các lĩnh vực này trở thành một nỗ lực phức tạp hơn.

Thay đổi và Cơ hội

Tự động hóa không nhất thiết ngụ ý thay thế hoàn toàn nhân công. Nó thường dẫn đến việc tối ưu hóa các công việc thường ngày, cho phép mọi người tập trung vào những trách nhiệm sáng tạo và hấp dẫn hơn.

1. Báo chí: Trong các ngành như báo chí, mạng nơ-ron có thể sớm hỗ trợ soạn thảo các bài báo với một bộ luận điểm, để người viết thực hiện các điều chỉnh chính xác.

2. Học vấn: Có lẽ sự chuyển đổi thú vị nhất nằm ở giáo dục. Nghiên cứu chỉ ra rằng cách tiếp cận được cá nhân hóa nâng cao kết quả giáo dục. Với AI, chúng ta có thể hình dung ra các trợ lý được cá nhân hóa cho từng học sinh, nâng cao đáng kể chất lượng giáo dục. Vai trò của giáo viên sẽ phát triển theo hướng lập kế hoạch và kiểm soát chiến lược, tập trung vào việc xác định các chương trình học, kiểm tra kiến ​​thức và hướng dẫn học tập tổng thể.

6. AI và hình ảnh nghệ thuật: sao chép hay đánh cắp?

AI học bằng cách nghiên cứu các loại hình nghệ thuật khác nhau, nhận ra các phong cách khác nhau và cố gắng bắt chước chúng. Quá trình giống như quá trình học tập của con người, nơi các sinh viên nghệ thuật quan sát, phân tích và mô phỏng các tác phẩm của các nghệ sĩ khác nhau.

AI hoạt động theo nguyên tắc giảm thiểu lỗi. Nếu một mô hình gặp một hình ảnh tương tự hàng trăm lần trong quá trình đào tạo, nó có thể ghi nhớ hình ảnh đó như một phần của chiến lược học tập. Điều này không có nghĩa là mạng đang lưu trữ hình ảnh, mà là nhận dạng nó theo cách tương tự như bộ nhớ của con người.

Một ví dụ thực tế

Hãy xem xét một sinh viên nghệ thuật vẽ hai bức tranh mỗi ngày: một bức tranh độc nhất và bức tranh còn lại là bản mô phỏng của Mona Lisa. Sau khi vẽ Mona Lisa nhiều lần, học sinh sẽ có thể tái tạo nó với độ chính xác đáng kể, nhưng không chính xác. Khả năng tái tạo đã học được này không đồng nghĩa với việc đánh cắp tác phẩm gốc.

Các mạng lưới thần kinh hoạt động theo cách có thể so sánh được. Chúng học hỏi từ tất cả các hình ảnh mà chúng gặp phải trong quá trình đào tạo, với một số hình ảnh phổ biến hơn và do đó được tái tạo chính xác hơn. Điều này không chỉ bao gồm các bức tranh nổi tiếng mà còn bất kỳ hình ảnh nào trong mẫu đào tạo. Mặc dù có các phương pháp để loại bỏ các bản sao, nhưng chúng không hoàn hảo và nghiên cứu đã chỉ ra rằng một số hình ảnh nhất định có thể xuất hiện hàng trăm lần trong quá trình đào tạo.

Sản phẩm liên quan: 5 mẹo để có được hồ sơ của bạn qua các công cụ sàng lọc AI

7. Tôi có thể sử dụng GPT-4 thay vì Tìm kiếm của Google?

Theo ước tính nội bộ của OpenAI, mẫu hàng đầu hiện nay GPT-4, trả lời đúng khoảng 70-80%, tùy chủ đề. Mặc dù điều này có vẻ thiếu độ chính xác lý tưởng 100% nhưng nó đánh dấu một bước tiến quan trọng cải tiến so với thế hệ trước của các mô hình dựa trên GPT-3Kiến trúc .5, có tỷ lệ chính xác 40-50%. Sự gia tăng đáng kể về hiệu suất này đã đạt được trong vòng 6-8 tháng nghiên cứu.

Các vấn đề về ngữ cảnh

Các số liệu được đề cập ở trên liên quan đến các câu hỏi không có bối cảnh cụ thể hoặc thông tin kèm theo. Khi bối cảnh được cung cấp, chẳng hạn như một Wikitrang pedia, độ chính xác của mô hình đạt tới 100%, được điều chỉnh theo độ chính xác của nguồn.

Sự phân biệt giữa các câu hỏi không có ngữ cảnh và giàu ngữ cảnh là rất quan trọng. Ví dụ: một câu hỏi về ngày sinh của Einstein mà không có bất kỳ thông tin đi kèm nào chỉ dựa vào kiến ​​thức nội tại của mô hình. Nhưng với một nguồn hoặc bối cảnh cụ thể, mô hình có thể cung cấp phản hồi chính xác hơn.

Tìm kiếm trên Google trong vòng GPT-4

Một sự phát triển thú vị trong lĩnh vực này là tích hợp tìm kiếm trên internet trong GPT-4 chính nó. Điều này cho phép người dùng ủy quyền một phần tìm kiếm trên internet cho GPT-4, có khả năng giảm nhu cầu tìm kiếm thông tin trên Google theo cách thủ công. Tuy nhiên, tính năng này yêu cầu đăng ký trả phí.

Nhìn về phía trước

OpenAI Giám đốc điều hành Sam Altman dự đoán rằng độ tin cậy của thông tin thực tế trong mô hình sẽ tiếp tục được cải thiện, với thời gian dự kiến ​​là 1.5-2 năm để tinh chỉnh thêm khía cạnh này.

8. AI có thể sáng tạo không?

Đối với một số người, sáng tạo là khả năng bẩm sinh, thứ mà tất cả con người sở hữu ở các mức độ khác nhau. Những người khác có thể lập luận rằng sáng tạo là một kỹ năng học được hoặc nó chỉ giới hạn trong các ngành nghề hoặc hoạt động cụ thể. Ngay cả giữa con người với nhau cũng có sự khác biệt về khả năng sáng tạo. Do đó, so sánh khả năng sáng tạo của con người với khả năng sáng tạo của mạng lưới thần kinh đòi hỏi phải xem xét cẩn thận xem sự sáng tạo thực sự đòi hỏi điều gì.

Mạng lưới thần kinh và nghệ thuật

Những phát triển gần đây đã cho phép các mạng lưới thần kinh tạo ra nghệ thuật và thơ ca. Một số người mẫu đã tạo ra các tác phẩm có thể lọt vào vòng chung kết của các cuộc thi nghiệp dư. Tuy nhiên, điều này không xảy ra một cách nhất quán; thành công có thể không thường xuyên, có lẽ là một trong số hàng trăm nỗ lực.

Cuộc tranh luận

Thông tin trên đã làm dấy lên những cuộc tranh luận gay gắt. Các ý kiến ​​về việc mạng lưới thần kinh có thể được coi là sáng tạo hay không là rất khác nhau. Một số người cho rằng khả năng sáng tác một bài thơ hay một bức tranh, dù chỉ đôi khi thành công, cũng tạo thành một dạng sáng tạo. Những người khác tin chắc rằng sáng tạo là một đặc điểm riêng của con người, bị ràng buộc bởi cảm xúc, ý định và ý thức.

Bản chất chủ quan của sự sáng tạo làm tăng thêm sự phức tạp cho cuộc thảo luận. Ngay cả giữa mọi người, sự hiểu biết và đánh giá cao sự sáng tạo có thể khác nhau rất nhiều.

Ý nghĩa thực tiễn

Ngoài cuộc tranh luận triết học, có những ý nghĩa thực tế để xem xét. Nếu mạng lưới thần kinh thực sự có thể sáng tạo, thì điều đó có ý nghĩa gì đối với các ngành phụ thuộc vào đầu ra sáng tạo? Máy móc có thể tăng cường hoặc thậm chí thay thế khả năng sáng tạo của con người trong một số lĩnh vực nhất định không? Những câu hỏi này không chỉ đơn thuần là lý thuyết mà còn có ý nghĩa trong thế giới thực.

Sản phẩm liên quan: Top 5 AI Photo Mixers năm 2023: Blend Two Images Online

9. Liệu AI có thể thực sự suy nghĩ?

Để khám phá liệu mạng lưới thần kinh có thể suy nghĩ hay không, trước tiên chúng ta cần hiểu điều gì tạo nên một suy nghĩ. Ví dụ, nếu chúng ta coi quá trình hiểu cách sử dụng chìa khóa để mở cửa là một quá trình suy nghĩ, thì một số người có thể lập luận rằng mạng lưới thần kinh là có khả năng lập luận tương tự. Chúng có thể tương quan giữa các trạng thái và kết quả mong muốn. Những người khác có thể thách thức điều này, lưu ý rằng mạng lưới thần kinh phụ thuộc vào việc tiếp xúc nhiều lần với dữ liệu, giống như con người học hỏi thông qua quan sát lặp đi lặp lại.

Đổi mới và suy nghĩ chung

Cuộc tranh luận trở nên phức tạp hơn khi xem xét những suy nghĩ hoặc ý tưởng đổi mới thường không được thể hiện. Một mạng lưới thần kinh có thể tạo ra một ý tưởng mới lạ một lần trong hàng triệu lần thử, nhưng điều này có đủ tiêu chuẩn để được coi là ý tưởng không? Điều này khác với thế hệ ngẫu nhiên như thế nào? Nếu con người cũng thỉnh thoảng tạo ra những suy nghĩ sai lầm hoặc không hiệu quả, đâu là ranh giới giữa tư duy con người và máy móc?

Xác suất và tạo ý tưởng

Khái niệm xác suất thêm một lớp phức tạp khác. Một mạng lưới thần kinh có thể tạo ra hàng triệu phản hồi khác nhau và trong số đó, có thể có một vài phản hồi sáng tạo hoặc có ý nghĩa. Liệu một tỷ lệ nhất định giữa những suy nghĩ có ý nghĩa và vô nghĩa có xác thực năng lực suy nghĩ không?

Sự hiểu biết đang phát triển về AI

Về mặt lịch sử, khi máy móc được phát triển để giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như vượt qua bài kiểm tra Turing, các cột gôn cho defitrí thông minh của Ninh đã thay đổi. Điều từng được coi là kỳ diệu cách đây 80 năm giờ đây đã trở thành công nghệ phổ biến và defikhái niệm về những gì cấu thành nên AI liên tục phát triển.

10. Làm sao có thể ChatGPT được thực hiện ở tất cả? Và Midjourney hay DALL-E?

Mạng lưới thần kinh, một ý tưởng bắt nguồn từ giữa thế kỷ 20, đã trở thành trung tâm của hoạt động của các mô hình chẳng hạn như ChatGPT và DALL-E. Mặc dù những ý tưởng ban đầu có vẻ đơn giản hóa theo tiêu chuẩn ngày nay, nhưng chúng đã đặt nền móng cho việc hiểu cách tái tạo hoạt động của bộ não sinh học thông qua mô hình toán học. Dưới đây là phần khám phá các nguyên tắc giúp các mạng lưới thần kinh này trở nên khả thi.

1. Cảm hứng từ thiên nhiên:

Bản thân thuật ngữ “mạng lưới thần kinh” lấy cảm hứng từ các tế bào thần kinh sinh học, các đơn vị chức năng cốt lõi của não bộ. Những cấu trúc nhân tạo này bao gồm các nút, hoặc tế bào thần kinh nhân tạo, bắt chước nhiều khía cạnh của chức năng não tự nhiên. Mối liên hệ với sinh học này đã cung cấp những hiểu biết có giá trị về việc tạo ra các kiến ​​trúc hiện đại.

2. Toán học như một công cụ:

Mạng lưới thần kinh là các mô hình toán học, cho phép chúng ta tận dụng nguồn tài nguyên phong phú của các kỹ thuật toán học để phân tích và đánh giá các mô hình này. Một ví dụ đơn giản là một hàm lấy một số làm đầu vào và thêm hai số vào nó, chẳng hạn như f(4) = 6. Mặc dù đây là một hàm cơ bản nhưng mạng nơ-ron có thể biểu thị các mối quan hệ phức tạp hơn nhiều.

3. Xử lý các nhiệm vụ mơ hồ:

Lập trình truyền thống gặp khó khăn khi xử lý các nhiệm vụ mà mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra không dễ dàng mô tả được. Lấy ví dụ về phân loại hình ảnh của mèo và chó. Mặc dù có những điểm tương đồng, con người có thể dễ dàng phân biệt giữa chúng, nhưng việc thể hiện sự khác biệt này bằng thuật toán rất phức tạp.

4. Đào tạo và học hỏi từ dữ liệu:

Sức mạnh của mạng lưới thần kinh nằm ở khả năng học hỏi từ dữ liệu. Đưa ra hai bộ hình ảnh (ví dụ: mèo và chó), mô hình học cách phân biệt chúng bằng cách tự đào tạo để tìm các kết nối. Thông qua thử và sai, và điều chỉnh các tế bào thần kinh nhân tạo của mình, nó tinh chỉnh khả năng phân loại chúng một cách chính xác.

5. Sức mạnh của các mô hình lớn:

Về mặt lý thuyết, một mạng thần kinh đủ lớn với đủ dữ liệu được dán nhãn có thể học bất kỳ chức năng phức tạp nào. Tuy nhiên, những thách thức nằm ở khả năng tính toán cần thiết và tính sẵn có của dữ liệu được phân loại chính xác. Sự phức tạp này làm cho các mô hình lớn như ChatGPT gần như không thể phân tích đầy đủ.

6. Đào tạo chuyên ngành:

ChatGPT, chẳng hạn, đã được đào tạo cho hai nhiệm vụ cụ thể: dự đoán từ tiếp theo trong một ngữ cảnh và đảm bảo các câu trả lời không xúc phạm nhưng hữu ích và dễ hiểu. Những mục tiêu đào tạo chính xác này đã góp phần vào sự phổ biến và sử dụng rộng rãi của nó.

7. Thách thức đang diễn ra về sự hiểu biết:

Bất chấp những tiến bộ này, hiểu biết đầy đủ về hoạt động bên trong của các công ty lớn, phức tạp các mô hình vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực. Nhiệm vụ làm sáng tỏ các quy trình phức tạp của chúng tiếp tục chiếm lĩnh một số nhà nghiên cứu giỏi nhất trong lĩnh vực này.

Câu Hỏi Thường Gặp

Mặc dù ý tưởng về một “bản sao kỹ thuật số” của chính mình vẫn chủ yếu là suy đoán, nhưng công nghệ hiện đại cho phép chúng ta nắm bắt và lưu trữ nhiều yếu tố của dấu chân kỹ thuật số của mình, chẳng hạn như ảnh, video và bài viết.

Mạng lưới thần kinh học hỏi từ dữ liệu mà chúng được đào tạo bật và dữ liệu đó có thể chứa thành kiến ​​hoặc không chính xác. Các chuyên gia nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng dữ liệu chất lượng cao và giám sát liên tục để đảm bảo rằng các dự đoán của mạng càng chính xác càng tốt.

Trái ngược với những câu chuyện văn học và phim ảnh phổ biến, con người-deficác quy tắc và thuật toán được thiết kế chi phối cách thức hoạt động của các hệ thống AI hiện tại. Tình trạng công nghệ hiện nay cấm “sự nổi dậy của máy móc” vì máy móc thiếu ý chí hoặc mong muốn tự chủ.

Một tập hợp con của AI được gọi là mạng thần kinh xử lý thông tin bằng cách giống với cấu trúc tế bào thần kinh được nối mạng của bộ não con người. Nói rộng hơn, AI đề cập đến phần cứng hoặc phần mềm có khả năng thực hiện các hoạt động thường đòi hỏi trí thông minh của con người.

Mạng lưới thần kinh học thông qua một quá trình được gọi là đào tạo, nơi chúng được cung cấp một lượng lớn dữ liệu và điều chỉnh các tham số bên trong để giảm thiểu lỗi trong các dự đoán của chúng. Quá trình lặp đi lặp lại này được hướng dẫn bởi các kỹ thuật tối ưu hóa toán học.

Mạng lưới thần kinh, đặc biệt là các mô hình học sâu, thường được gọi là “hộp đen” vì sự phức tạp của chúng. Mặc dù có các phương pháp để giải thích một số quyết định, nhưng việc theo dõi mọi khía cạnh của quá trình ra quyết định của mạng nơ-ron có thể là một thách thức.

Bản thân các mạng lưới thần kinh vốn không có thành kiến, nhưng chúng có thể phản ánh những thành kiến ​​hiện diện trong dữ liệu đào tạo. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thu thập và xử lý dữ liệu có trách nhiệm.

Một số mạng nơ-ron đã được thiết kế để sáng tạo nghệ thuật, âm nhạc, và thậm chí cả viết lách. Mặc dù những sáng tạo này có thể mới lạ và hấp dẫn, nhưng liệu chúng có tạo thành “sáng tạo” hay không vẫn là một chủ đề tranh luận triết học.

Có, các cuộc tấn công cụ thể như các ví dụ đối nghịch, trong đó những thay đổi nhỏ đối với dữ liệu đầu vào có thể dẫn đến kết quả đầu ra không chính xác, có thể khiến mạng nơ-ron dễ bị tấn công. Để phát triển hệ thống phòng thủ chống lại các loại lỗ hổng này, các chuyên gia không ngừng làm việc.

Các cân nhắc về đạo đức trong mạng lưới thần kinh bao gồm các vấn đề liên quan đến sự thiên vị, tính minh bạch, quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình. Các hướng dẫn, quy định và giám sát phù hợp là rất quan trọng đối với giải quyết những mối quan tâm này.

Quấn nó lên

Có rất nhiều chi tiết phức tạp trong lĩnh vực rộng lớn của mạng lưới thần kinh có thể gây ra hiểu lầm hoặc nhận thức sai lầm. Chúng tôi hy vọng sẽ xua tan những điều hoang đường và cung cấp cho độc giả thông tin chính xác bằng cách thảo luận cởi mở những vấn đề này với các chuyên gia về chủ đề này. Một thành phần quan trọng của công nghệ AI đương đại, mạng nơ-ron tiếp tục phát triển và cùng với chúng là sự hiểu biết của chúng ta. Để định hướng tương lai của lĩnh vực hấp dẫn này, giao tiếp cởi mở, học tập liên tục và thực hiện có trách nhiệm sẽ là điều cần thiết.

Tìm hiểu thêm:

• 10 Bài Học Kinh Doanh & Cuộc Sống Quan Trọng từ OpenAI Giám đốc điều hành Sam Altman
• Sự phát triển của Chatbots từ thời T9 và GPT-1 đến ChatGPT
• Hội nghị tiền điện tử LA sắp diễn ra tại Trung tâm hội nghị Anaheim
• Ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo trong viết lách là gì?
• Chuyển văn bản thành 3D: Google đã phát triển một mạng nơ-ron tạo mô hình 3D từ các mô tả văn bản