10 年关于人工智能和神经网络的 2023 个最容易被误解的问题
由于人工智能和神经网络领域不断发展并变得更加复杂，因此存在很多人们可能不愿意提出的误解和问题。 我们与知名人工智能专家坐下来讨论了关于神经网络的十个经常被误解的问题，试图澄清这些问题。 他们的说法如下：
| 专业技巧 |
|---|
| 1. 看看这些令人惊叹的 10+ 文本转视频 AI 生成器 可以将文本转换为引人入胜的视频。 |
| 2. 这些有用的提示旨在挑战人工智能艺术生成器，例如 Midjourney 和 DALL-E 根据文本描述创建视觉上令人惊叹的图像。 |
| 3. 遵循这些指南，不受限制地探索未经审查的人工智能生成艺术的世界。 |
1. AI有可能谈恋爱吗？
神经网络是 数学模型 灵感来自于人类大脑的结构。 它们由处理信息的互连节点或“神经元”组成。 通过从数据中学习，他们可以执行特定任务，例如文本生成、 图像识别，甚至模拟人类的写作风格。
AI能“爱”吗？
爱的概念 本质上与意识、自我意识、同理心以及一系列其他复杂的情感和认知过程联系在一起。 然而，神经网络不具备这些属性。
例如，如果给定适当的上下文和指令，可以训练神经网络生成类似于情书的文本。 如果提供了一个爱情故事的第一章并要求以类似的方式继续，该模型将遵循。 但它这样做是基于模式和统计可能性，而不是因为任何情感联系或感情。
另一个需要考虑的关键方面是内存。 在其基本形式中，神经网络缺乏在不同发射之间保留信息的能力。 它们的运行没有连续性或不了解过去的交互，基本上在每次使用后恢复到“出厂设置”。
记忆和神经网络
虽然记忆可以被人为地添加到神经网络中，使其能够引用过去的“记忆”或数据，但这并不会给模型注入意识或情感。 即使有记忆组件，神经网络的响应也是由数学算法和统计概率决定的，而不是个人经验或情绪。
神经网络坠入爱河的概念是一个迷人但虚构的想法。 当前的人工智能模型，无论其复杂性和能力如何，都没有能力体验诸如爱之类的情感。
在复杂的环境中观察到的文本生成和响应 模型 是数学计算和模式识别的结果，而不是真正的感情或情商。
2.人工智能能否开始造成危害并最终统治世界？
今天的神经网络在运行时没有经过充分证明的方法来确保它们遵守特定的规则。 例如，防止模型使用攻击性语言是一项非常具有挑战性的任务。 尽管努力制定此类限制， 总有办法模型可能会找到规避它们的方法。
神经网络的未来
随着我们走向更先进的神经网络，例如假设的 GPT-10 具有类人能力的模型，控制的挑战变得更加紧迫。 如果这些系统在没有特定任务或限制的情况下自由发挥，它们的行为可能会变得不可预测。
关于这些事态发展导致负面情景的可能性的争论差异很大，估计范围从 0.01% 到 10% 不等。 虽然这些可能性看起来很低，但潜在的后果可能是灾难性的，包括 人类灭绝.
努力协调和控制
产品如 ChatGPT 和 GPT-4 这些都是不断努力使神经网络的意图与人类目标保持一致的例子。 这些模型旨在遵循指示、保持礼貌互动并提出澄清问题。 然而，这些控制还远远不够完美，管理这些网络的问题甚至还没有解决一半。
为神经网络创建万无一失的控制机制的挑战是当今人工智能领域最重要的研究领域之一。 这个问题是否能够解决以及解决问题所需的方法的不确定性只会增加问题的紧迫性。
3. 将你的声音、外貌、文字转语音风格上传到人工智能有风险吗？
在数字技术快速发展的时代，人们对语音、外观和文本样式等个人信息安全的担忧与日俱增。 虽然数字身份盗窃的威胁确实存在，但了解这一点至关重要 背景和措施 正在采取措施应对这一挑战。
数字身份和神经网络
在神经网络中，这不是上传个人属性的问题，而是训练或重新训练模型来模仿一个人的外表、声音或文本的问题。 这些经过训练的模型确实可以通过复制脚本和参数来窃取，从而允许它们在另一台计算机上运行。
这项技术的潜在滥用是很严重的，因为它已经达到了这样的水平： 深度视频 语音克隆算法可以令人信服地复制一个人。 创建此类欺骗性内容可能成本高昂且耗时，需要数千美元和大量的录制时间。 然而，风险是有形的，强调需要可靠的识别和确认方法。
努力确保身份安全
目前正在采取各种举措来解决数字身份盗窃问题。 像 WorldCoin 这样的初创公司，其中 OpenAI的负责人 Sam Altman 已投入资金，正在探索创新解决方案。 WorldCoin 的概念涉及为一个人的每条信息分配一个唯一的密钥，以便进行后续识别。 这种方法也可以应用于大众媒体来验证新闻的真实性。
尽管取得了这些有希望的发展，但在所有行业实施此类系统是一项复杂且大规模的工作。 目前，这些解决方案仍处于原型阶段，其广泛采用在国内可能并不可行。 下一个十年.
4. 将意识上传到计算机：现实还是科幻？
将人类意识转移到计算机中的想法对于科幻小说爱好者来说一直是一个令人着迷的主题。 但这是当前技术甚至未来的进步可以实现的吗？ 通过一个永生的概念 数字双胞胎 确实激发了想象力，但现实要复杂得多。
模仿但不重复
利用现有技术，例如 模型喜欢 GPT-4，可以教神经网络模仿一个人的沟通风格，学习个人笑话，甚至以独特的风格和呈现方式发明新的笑话。 然而，这并不等同于转移意识。
意识的复杂性远远超出了沟通方式和个人怪癖。 人类仍然缺乏对意识是什么、它存储在哪里、它如何区分个体以及到底是什么使一个人独一无二的具体理解。
未来的潜在可能性
假设场景 转移意识 会要求 defi意识是记忆、经验和个人感知特征的组合。 如果有这样一个 defi如果这一观点被接受，可能存在一种通过将这些知识转移到神经网络来模拟未来生命的理论途径。
然而，这一理论只是推测，并不以当前的科学理解或技术能力为基础。 意识问题是哲学、神经科学和认知科学中最深刻、最难以捉摸的主题之一。 其复杂性远远超出了现有技术的能力 人工智能 和神经网络技术。
5.人工智能真的会夺走人们的工作吗？
通过人工智能实现的自动化可能会影响那些工作涉及例行指令执行的职业。 例如帮助申报和临床试验的税务助理顾问 数据管理员 他们的工作围绕填写报告并将其与标准进行核对。 这些角色的自动化潜力是显而易见的，考虑到必要的信息很容易获得，而且劳动力成本高于平均水平。
另一方面，在可预见的未来，烹饪或公交车驾驶等职业仍然是安全的。 将神经网络连接到现实物理世界的挑战，加上现有的立法和法规，使得这些领域的自动化变得更加复杂。
变化与机遇
自动化并不一定意味着完全取代人类工人。 它通常会导致日常任务的优化，让人们能够专注于更具创造性和参与性的职责。
1. 新闻学： 在新闻业等行业，神经网络可能很快就会协助起草一系列论文的文章，让人类作家做出精确的调整。
2.教育： 也许最令人兴奋的转变在于教育。 研究表明个性化方法 提高教育成果。 借助人工智能，我们可以为每个学生设想个性化助理，从而显着提高教育质量。 教师的角色将转向战略规划和控制，重点是确定学习计划、测试知识和指导整体学习。
6. 人工智能和艺术图像：复制还是盗窃？
人工智能通过研究各种形式的艺术、识别不同的风格并尝试模仿它们来学习。 该过程 类似于人类的学习，艺术学生观察、分析和模仿不同艺术家的作品。
人工智能的运作遵循错误最小化的原则。 如果模型在训练过程中遇到类似的图像数百次，它可能会记住该图像作为其学习策略的一部分。 这并不意味着网络正在存储图像，而是以类似于人类记忆的方式识别它。
一个实际的例子
假设一名艺术学生每天画两幅画：一幅是独一无二的，另一幅是蒙娜丽莎的复制品。 在反复绘制《蒙娜丽莎》之后，学生将能够相当准确地再现它，但并不完全准确。 这种习得的重新创造能力并不等同于窃取原作。
神经网络以类似的方式发挥作用。 他们从训练期间遇到的所有图像中学习，其中一些图像更常见，因此可以更准确地再现。 这不仅包括名画，还包括训练样本中的任何图像。 尽管有消除重复的方法，但它们并非完美无缺，研究表明某些图像在训练过程中可能会出现数百次。
7. 我可以用吗 GPT-4 而不是谷歌搜索？
根据内部估计 OpenAI，目前的领先型号， GPT-4，答案正确率约为 70-80%，具体取决于主题。 虽然这似乎达不到理想的 100% 准确率，但它标志着一个重大的进步 较上一代型号有所改进 基于该 GPT-3.5架构，其准确率为40-50%。 经过 6-8 个月的研究，性能显着提高。
上下文很重要
上述数字涉及没有特定背景或附带信息的问题。 当提供上下文时，例如 Wiki百科页面，根据源的正确性进行调整后，模型的准确率接近 100%。
区别 上下文无关问题和上下文丰富问题之间的区别至关重要。 例如，关于爱因斯坦出生日期的问题没有任何附带信息，仅依赖于模型的内部知识。 但有了特定的来源或上下文，该模型可以提供更准确的响应。
谷歌搜索范围内 GPT-4
该领域的一个有趣的发展是 将互联网搜索整合到 GPT-4 本身。 这允许用户将部分互联网搜索委托给 GPT-4，可能减少手动 Google 信息的需要。 不过，此功能需要付费订阅。
展望未来
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 预计模型中事实信息的可靠性将继续提高，预计需要 1.5-2 年的时间来进一步完善这一方面。
8. 人工智能可以有创造力吗？
对于一些， 创造力是一种与生俱来的能力，所有人类都在不同程度上拥有的东西。 其他人可能会认为创造力是一种习得的技能，或者它仅限于特定的职业或活动。 即使在人类之间，也存在差异 创造能力。 因此，将人类创造力与神经网络的创造力进行比较需要仔细考虑创造力的真正含义。
神经网络和艺术
最近的发展使神经网络能够创造艺术和诗歌。 一些模特已经制作出了可以进入业余比赛决赛的作品。 然而，这种情况并不总是发生。 成功可能是零星的，也许是一百次尝试中的一次。
辩论
上述信息引发了激烈的争论。 关于神经网络是否可以被视为具有创造性的观点存在很大差异。 一些人认为，创作一首诗或一幅画的能力，即使只是偶尔成功，也构成了一种创造力。 其他人坚信创造力完全是人类的特征，受情感、意图和意识的约束。
创造力的主观本质进一步增加了讨论的复杂性。 即使在人与人之间，对创造力的理解和欣赏也可能存在很大差异。
实际意义
除了哲学辩论之外，还有实际意义需要考虑。 如果神经网络确实具有创造力，那么这对于依赖创意输出的行业意味着什么？ 机器能否在某些领域增强甚至取代人类的创造力？ 这些问题不仅仅是理论上的，而且具有现实意义。
9. AI真的能思考吗？
为了探索神经网络是否可以思考，我们首先需要了解什么构成了思维。 举个例子，如果我们将理解如何使用钥匙打开门的过程视为一个思维过程，那么有些人可能会认为神经网络是 能够进行类似的推理。 它们可以将状态和期望的结果关联起来。 其他人可能会对此提出质疑，指出神经网络依赖于反复接触数据，就像人类通过反复观察来学习一样。
创新与共同思想
当考虑创新思想或不常见表达的想法时，争论变得更加复杂。 神经网络在一百万次尝试中可能会产生一次新奇的想法，但这是否算作想法呢？ 这与随机生成有何不同？ 如果人类偶尔也会产生错误或无效的想法， 人类思维与机器思维的界限在哪里?
概率和创意产生
概率的概念又增加了一层复杂性。 神经网络可以产生数百万种不同的响应，其中可能有一些创新或有意义的响应。 有意义的想法与无意义的想法的一定比例是否可以验证思考能力？
对人工智能不断发展的理解
从历史上看，随着机器的发展来解决复杂的问题，例如 通过图灵测试，球门柱 defi宁的情报已经发生了转变。 80年前曾经被认为是奇迹的东西现在已经成为普通技术，而且 defi关于人工智能的构成的概念不断发展。
10.怎么可能 ChatGPT 到底被制作了吗？ 和 Midjourney 还是达尔-E？
神经网络这一概念起源于 20 世纪中叶，现已成为神经网络功能的核心。 模型如 ChatGPT 和达尔-E。 尽管按照今天的标准，早期的想法可能看起来很简单，但它们为理解如何通过以下方式复制生物大脑的运作奠定了基础： 数学模型。 以下是对使这些神经网络成为可能的原理的探索。
1. 来自自然的灵感：
“神经网络”一词本身的灵感来自生物神经元，即大脑的核心功能单元。 这些人工结构包括节点或人工神经元，模仿自然大脑功能的许多方面。 这种与生物学的联系为现代建筑的创造提供了宝贵的见解。
2. 数学作为工具：
神经网络是数学模型，使我们能够利用丰富的数学技术资源来分析和评估这些模型。 一个简单的例子是一个函数，它接受一个数字作为输入，然后加上 4，例如 f(6) = XNUMX。虽然这是一个基本函数，但神经网络可以表示更复杂的关系。
3. 处理不明确的任务：
传统编程在处理输入和输出之间的关系不易描述的任务时存在不足。 以对猫和狗的图片进行分类为例。 尽管它们有相似之处，但人类可以轻松区分它们，但用算法表达这种区别很复杂。
4. 从数据中进行培训和学习：
神经网络的优势在于它们从数据中学习的能力。 给定两组图像（例如猫和狗），模型通过训练自身寻找联系来学习区分它们。 通过反复试验和调整人工神经元，它提高了正确分类的能力。
5. 大型模型的力量：
理论上，具有足够标记数据的足够大的神经网络可以学习任何复杂的函数。 然而，挑战在于所需的计算能力和正确分类数据的可用性。 这种复杂性使得大型模型如 ChatGPT 几乎不可能完全分析。
6. 专业培训：
ChatGPT例如，它接受了两项特定任务的训练：预测上下文中的下一个单词，并确保答案不具有冒犯性，但有用且易于理解。 这些精确的培训目标有助于其普及和广泛使用。
7. 理解的持续挑战：
尽管取得了这些进步，但要充分理解大型、复杂的内部运作 模型仍然是一个活跃的研究领域。 该领域一些最优秀的研究人员继续致力于揭开其复杂过程的神秘面纱。
常见问题
尽管自我“数字副本”的想法在很大程度上仍然是推测性的，但现代技术使我们能够捕捉和存档我们数字足迹的许多元素，例如照片、视频和文字。
神经网络从训练的数据中学习 上，并且该数据可能包含偏差或不准确。 专家强调使用高质量数据和持续监控的重要性，以确保网络的预测尽可能准确。
与通俗文学和电影叙事相反，人类defi特定的规则和算法控制着当前人工智能系统的运作方式。 当前的技术水平禁止“机器起义”，因为机器缺乏自主意志或欲望。
人工智能的一个子集称为神经网络，它通过类似于人脑的网络神经元结构来处理信息。 更广泛地说，人工智能是指能够执行通常需要人类智能的操作的硬件或软件。
神经网络通过 称为训练的过程，它们被输入大量数据并调整其内部参数以最小化预测中的误差。 该迭代过程由数学优化技术指导。
神经网络，特别是深度学习模型，通常被称为 “黑匣子” 因为它们的复杂性。 虽然有一些方法可以解释某些决策，但追踪神经网络决策过程的各个方面可能具有挑战性。
神经网络本身并不存在固有的偏见，但它们可以反映存在于网络中的偏见 训练数据。 它强调了负责任的数据收集和处理的重要性。
一些神经网络被设计用于 产生艺术、音乐，甚至写作。 尽管这些创作可能新颖且有趣，但它们是否构成“创造力”仍然是一个哲学争论的话题。
是的，诸如对抗性示例之类的特定攻击（其中输入数据的微小变化可能会导致不正确的输出）可能会使神经网络变得脆弱。 为了开发针对此类漏洞的防御措施，专家们一直在努力。
神经网络中的道德考虑包括与偏见、透明度、隐私和问责制相关的问题。 适当的指导方针、法规和监督对于 解决这些问题.
包起来
神经网络这个广阔的领域中有许多复杂的细节可能会导致误解或误解。 我们希望通过与主题专家公开讨论这些问题来消除神话并为读者提供准确的信息。 作为当代人工智能技术的关键组成部分，神经网络不断进步，我们的理解也随之不断进步。 为了驾驭这个迷人领域的未来，开放的沟通、持续的学习和负责任的实施将至关重要。
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关于作者
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