10 年關於人工智能和神經網絡的 2023 個最容易被誤解的問題
由於人工智能和神經網絡領域不斷發展並變得更加複雜，因此存在很多人們可能不願意提出的誤解和問題。 我們與知名人工智能專家坐下來討論了關於神經網絡的十個經常被誤解的問題，試圖澄清這些問題。 他們的說法如下：
| 專業提示 |
|---|
| 1. 看看這些令人驚嘆的 10+ 文本轉視頻 AI 生成器 可以將文本轉換為引人入勝的視頻。 |
| 2. 這些有用的提示旨在挑戰人工智慧藝術生成器，例如 Midjourney 和 DALL-E 根據文本描述創建視覺上令人驚嘆的圖像。 |
| 3. 遵循這些指南，不受限制地探索未經審查的人工智慧生成藝術的世界。 |
1. AI有可能談戀愛嗎？
神經網絡是 數學模型 靈感來自於人類大腦的結構。 它們由處理信息的互連節點或“神經元”組成。 通過從數據中學習，他們可以執行特定任務，例如文本生成、 圖像識別，甚至模擬人類的寫作風格。
AI能“愛”嗎？
愛的概念 本質上與意識、自我意識、同理心以及一系列其他復雜的情感和認知過程聯繫在一起。 然而，神經網絡不具備這些屬性。
例如，如果給定適當的上下文和指令，可以訓練神經網絡生成類似於情書的文本。 如果提供了一個愛情故事的第一章並要求以類似的方式繼續，該模型將遵循。 但它這樣做是基於模式和統計可能性，而不是因為任何情感聯繫或感情。
另一個需要考慮的關鍵方面是內存。 在其基本形式中，神經網絡缺乏在不同發射之間保留信息的能力。 它們的運行沒有連續性或不了解過去的交互，基本上在每次使用後恢復到“出廠設置”。
記憶和神經網絡
雖然記憶可以被人為地添加到神經網絡中，使其能夠引用過去的“記憶”或數據，但這並不會給模型注入意識或情感。 即使有記憶組件，神經網絡的響應也是由數學算法和統計概率決定的，而不是個人經驗或情緒。
神經網絡墜入愛河的概念是一個迷人但虛構的想法。 當前的人工智能模型，無論其複雜性和能力如何，都沒有能力體驗諸如愛之類的情感。
在復雜的環境中觀察到的文本生成和響應 模型 是數學計算和模式識別的結果，而不是真正的感情或情商。
2.人工智能能否開始造成危害並最終統治世界？
今天的神經網絡在運行時沒有經過充分證明的方法來確保它們遵守特定的規則。 例如，防止模型使用攻擊性語言是一項非常具有挑戰性的任務。 儘管努力製定此類限制， 總有辦法模型可能會找到規避它們的方法。
神經網絡的未來
隨著我們走向更先進的神經網絡，例如假設的 GPT-10 具有類人能力的模型，控制的挑戰變得更加迫切。 如果這些系統在沒有特定任務或限制的情況下自由發揮，它們的行為可能會變得不可預測。
關於這些事態發展導致負面情景的可能性的爭論差異很大，估計範圍從 0.01% 到 10% 不等。 雖然這些可能性看起來很低，但潛在的後果可能是災難性的，包括 人類滅絕.
努力協調和控制
產品如 ChatGPT 和 GPT-4 這些都是不斷努力使神經網絡的意圖與人類目標保持一致的例子。 這些模型旨在遵循指示、保持禮貌互動並提出澄清問題。 然而，這些控制還遠遠不夠完美，管理這些網絡的問題甚至還沒有解決一半。
為神經網絡創建萬無一失的控制機制的挑戰是當今人工智能領域最重要的研究領域之一。 這個問題是否能夠解決以及解決問題所需的方法的不確定性只會增加問題的緊迫性。
3. 將你的聲音、外貌、文字轉語音風格上傳到人工智能有風險嗎？
在數字技術快速發展的時代，人們對語音、外觀和文本樣式等個人信息安全的擔憂與日俱增。 雖然數字身份盜竊的威脅確實存在，但了解這一點至關重要 背景和措施 正在採取措施應對這一挑戰。
數字身份和神經網絡
在神經網絡中，這不是上傳個人屬性的問題，而是訓練或重新訓練模型來模仿一個人的外表、聲音或文本的問題。 這些經過訓練的模型確實可以通過複製腳本和參數來竊取，從而允許它們在另一台計算機上運行。
這項技術的潛在濫用是很嚴重的，因為它已經達到了這樣的水平： Deepfake視頻 語音克隆算法可以令人信服地複制一個人。 創建此類欺騙性內容可能成本高昂且耗時，需要數千美元和大量的錄製時間。 然而，風險是有形的，強調需要可靠的識別和確認方法。
努力確保身份安全
目前正在採取各種舉措來解決數字身份盜竊問題。 像 WorldCoin 這樣的初創公司，其中 OpenAI的負責人 Sam Altman 已投入資金，正在探索創新解決方案。 WorldCoin 的概念涉及為一個人的每條信息分配一個唯一的密鑰，以便進行後續識別。 這種方法也可以應用於大眾媒體來驗證新聞的真實性。
儘管取得了這些有希望的發展，但在所有行業實施此類系統是一項複雜且大規模的工作。 目前，這些解決方案仍處於原型階段，其廣泛採用在國內可能並不可行。 下一個十年.
4. 將意識上傳到計算機：現實還是科幻？
將人類意識轉移到計算機中的想法對於科幻小說愛好者來說一直是一個令人著迷的主題。 但這是當前技術甚至未來的進步可以實現的嗎？ 通過一個永生的概念 數字雙胞胎 確實激發了想像力，但現實要復雜得多。
模仿但不重複
利用現有技術，例如 模型喜歡 GPT-4，可以教神經網絡模仿一個人的溝通風格，學習個人笑話，甚至以獨特的風格和呈現方式發明新的笑話。 然而，這並不等同於轉移意識。
意識的複雜性遠遠超出了溝通方式和個人怪癖。 人類仍然缺乏對意識是什麼、它存儲在哪裡、它如何區分個體以及到底是什麼使一個人獨一無二的具體理解。
未來的潛在可能性
假設場景 轉移意識 會要求 defi意識是記憶、經驗和個人感知特徵的組合。 如果有這樣一個 defi如果這一觀點被接受，可能存在一種通過將這些知識轉移到神經網絡來模擬未來生命的理論途徑。
然而，這一理論只是推測，並不以當前的科學理解或技術能力為基礎。 意識問題是哲學、神經科學和認知科學中最深刻、最難以捉摸的主題之一。 其複雜性遠遠超出了現有技術的能力 人工智能 和神經網絡技術。
5.人工智能真的會奪走人們的工作嗎？
通過人工智能實現的自動化可能會影響那些工作涉及例行指令執行的職業。 例如幫助申報和臨床試驗的稅務助理顧問 資料管理員 他們的工作圍繞填寫報告並將其與標准進行核對。 這些角色的自動化潛力是顯而易見的，考慮到必要的信息很容易獲得，而且勞動力成本高於平均水平。
另一方面，在可預見的未來，烹飪或公交車駕駛等職業仍然是安全的。 將神經網絡連接到現實物理世界的挑戰，加上現有的立法和法規，使得這些領域的自動化變得更加複雜。
變化與機遇
自動化並不一定意味著完全取代人類工人。 它通常會導致日常任務的優化，讓人們能夠專注於更具創造性和參與性的職責。
1. 新聞學： 在新聞業等行業，神經網絡可能很快就會協助起草一系列論文的文章，讓人類作家做出精確的調整。
2.教育： 也許最令人興奮的轉變在於教育。 研究表明個性化方法 提高教育成果。 借助人工智能，我們可以為每個學生設想個性化助理，從而顯著提高教育質量。 教師的角色將轉向戰略規劃和控制，重點是確定學習計劃、測試知識和指導整體學習。
6. 人工智能和藝術圖像：複製還是盜竊？
人工智能通過研究各種形式的藝術、識別不同的風格並嘗試模仿它們來學習。 該過程 類似於人類的學習，藝術學生觀察、分析和模仿不同藝術家的作品。
人工智能的運作遵循錯誤最小化的原則。 如果模型在訓練過程中遇到類似的圖像數百次，它可能會記住該圖像作為其學習策略的一部分。 這並不意味著網絡正在存儲圖像，而是以類似於人類記憶的方式識別它。
一個實際的例子
假設一名藝術學生每天畫兩幅畫：一幅是獨一無二的，另一幅是蒙娜麗莎的複製品。 在反复繪製《蒙娜麗莎》之後，學生將能夠相當準確地再現它，但並不完全準確。 這種習得的重新創造能力並不等同於竊取原作。
神經網絡以類似的方式發揮作用。 他們從訓練期間遇到的所有圖像中學習，其中一些圖像更常見，因此可以更準確地再現。 這不僅包括名畫，還包括訓練樣本中的任何圖像。 儘管有消除重複的方法，但它們並非完美無缺，研究表明某些圖像在訓練過程中可能會出現數百次。
7. 我可以用嗎 GPT-4 而不是谷歌搜尋？
根據內部估計 OpenAI，目前的領先型號， GPT-4，答案正確率約為 70-80%，取決於主題。 雖然這似乎達不到理想的 100% 準確率，但它標誌著一個重大的進步 較上一代型號有所改進 基於 GPT-3.5架構，其準確率為40-50%。 經過 6-8 個月的研究，性能顯著提高。
上下文很重要
上述數字涉及沒有特定背景或附帶信息的問題。 當提供上下文時，例如 Wiki百科頁面，根據源的正確性進行調整後，模型的準確率接近 100%。
區別 上下文無關問題和上下文豐富問題之間的區別至關重要。 例如，關於愛因斯坦出生日期的問題沒有任何附帶信息，僅依賴於模型的內部知識。 但有了特定的來源或上下文，該模型可以提供更準確的響應。
谷歌搜尋範圍內 GPT-4
該領域的一個有趣的發展是 將網路搜尋整合到 GPT-4 本身。 這允許用戶將部分網路搜尋委託給 GPT-4，可能減少手動 Google 資訊的需要。 不過，此功能需要付費訂閱。
展望未來
OpenAI 首席執行官 Sam Altman 預計模型中事實信息的可靠性將繼續提高，預計需要 1.5-2 年的時間來進一步完善這一方面。
8. 人工智能可以有創造力嗎？
對於一些， 創造力是一種與生俱來的能力，所有人類都在不同程度上擁有的東西。 其他人可能會認為創造力是一種習得的技能，或者它僅限於特定的職業或活動。 即使在人類之間，也存在差異 創造能力。 因此，將人類創造力與神經網絡的創造力進行比較需要仔細考慮創造力的真正含義。
神經網絡和藝術
最近的發展使神經網絡能夠創造藝術和詩歌。 一些模特已經製作出了可以進入業餘比賽決賽的作品。 然而，這種情況並不總是發生。 成功可能是零星的，也許是一百次嘗試中的一次。
辯論
上述信息引發了激烈的爭論。 關於神經網絡是否可以被視為具有創造性的觀點存在很大差異。 一些人認為，創作一首詩或一幅畫的能力，即使只是偶爾成功，也構成了一種創造力。 其他人堅信創造力完全是人類的特徵，受情感、意圖和意識的約束。
創造力的主觀本質進一步增加了討論的複雜性。 即使在人與人之間，對創造力的理解和欣賞也可能存在很大差異。
實際意義
除了哲學辯論之外，還有實際意義需要考慮。 如果神經網絡確實具有創造力，那麼這對於依賴創意輸出的行業意味著什麼？ 機器能否在某些領域增強甚至取代人類的創造力？ 這些問題不僅僅是理論上的，而且具有現實意義。
9. AI真的能思考嗎？
為了探索神經網絡是否可以思考，我們首先需要了解什麼構成了思維。 譬如講，，如果我們將理解如何使用鑰匙打開門的過程視為一個思維過程，那麼有些人可能會認為神經網絡是 能夠進行類似的推理。 它們可以將狀態和期望的結果關聯起來。 其他人可能會對此提出質疑，指出神經網絡依賴於反復接觸數據，就像人類通過反復觀察來學習一樣。
創新與共同思想
當考慮創新思想或不常見表達的想法時，爭論變得更加複雜。 神經網絡在一百萬次嘗試中可能會產生一次新奇的想法，但這是否算作想法呢？ 這與隨機生成有何不同？ 如果人類偶爾也會產生錯誤或無效的想法， 人類思維與機器思維的界限在哪裡?
概率和創意產生
概率的概念又增加了一層複雜性。 神經網絡可以產生數百萬種不同的響應，其中可能有一些創新或有意義的響應。 有意義的想法與無意義的想法的一定比例是否可以驗證思考能力？
對人工智能不斷發展的理解
從歷史上看，隨著機器的發展來解決複雜的問題，例如 通過圖靈測試，球門柱 defi寧的情報已經發生了轉變。 80年前曾經被認為是奇蹟的東西現在已經成為普通技術，而且 defi關於人工智能的構成的概念不斷發展。
10.怎麼可能 ChatGPT 到底被製作了嗎？ 和 Midjourney 還是達爾-E？
神經網絡這一概念起源於 20 世紀中葉，現已成為神經網絡功能的核心。 模型如 ChatGPT 和達爾-E。 儘管按照今天的標準，早期的想法似乎被簡化了，但它們為理解如何通過以下方式複制生物大腦的運作奠定了基礎： 數學模型。 以下是對使這些神經網絡成為可能的原理的探索。
1. 來自自然的靈感：
“神經網絡”一詞本身的靈感來自生物神經元，即大腦的核心功能單元。 這些人工結構包括節點或人工神經元，模仿自然大腦功能的許多方面。 這種與生物學的聯繫為現代建築的創造提供了寶貴的見解。
2. 數學作為工具：
神經網絡是數學模型，使我們能夠利用豐富的數學技術資源來分析和評估這些模型。 一個簡單的例子是一個函數，它接受一個數字作為輸入，然後加上 4，例如 f(6) = XNUMX。雖然這是一個基本函數，但神經網絡可以表示更複雜的關係。
3. 處理不明確的任務：
傳統編程在處理輸入和輸出之間的關係不易描述的任務時存在不足。 以對貓和狗的圖片進行分類為例。 儘管它們有相似之處，但人類可以輕鬆區分它們，但用算法表達這種區別很複雜。
4. 從數據中進行培訓和學習：
神經網絡的優勢在於它們從數據中學習的能力。 給定兩組圖像（例如貓和狗），模型通過訓練自身尋找聯繫來學習區分它們。 通過反複試驗和調整人工神經元，它提高了正確分類的能力。
5. 大型模型的力量：
理論上，具有足夠標記數據的足夠大的神經網絡可以學習任何復雜的函數。 然而，挑戰在於所需的計算能力和正確分類數據的可用性。 這種複雜性使得大型模型如 ChatGPT 幾乎不可能完全分析。
6. 專業培訓：
ChatGPT例如，它接受了兩項特定任務的訓練：預測上下文中的下一個單詞，並確保答案不具有冒犯性，但有用且易於理解。 這些精確的培訓目標有助於其普及和廣泛使用。
7. 理解的持續挑戰：
儘管取得了這些進步，但要充分理解大型、複雜的內部運作 模型仍然是一個活躍的研究領域。 該領域一些最優秀的研究人員繼續致力於揭開其複雜過程的神秘面紗。
常見問題
儘管自我“數字副本”的想法在很大程度上仍然是推測性的，但現代技術使我們能夠捕捉和存檔我們數字足蹟的許多元素，例如照片、視頻和文字。
神經網絡從訓練的數據中學習 上，並且該數據可能包含偏差或不准確。 專家強調使用高質量數據和持續監控的重要性，以確保網絡的預測盡可能準確。
與通俗文學和電影敘事相反，人類defi特定的規則和算法控制著當前人工智能係統的運作方式。 當前的技術水平禁止“機器起義”，因為機器缺乏自主意誌或慾望。
人工智能的一個子集稱為神經網絡，它通過類似於人腦的網絡神經元結構來處理信息。 更廣泛地說，人工智能是指能夠執行通常需要人類智能的操作的硬件或軟件。
神經網絡通過 稱為訓練的過程，它們被輸入大量數據並調整其內部參數以最小化預測中的誤差。 該迭代過程由數學優化技術指導。
神經網絡，特別是深度學習模型，通常被稱為 “黑匣子” 因為它們的複雜性。 雖然有一些方法可以解釋某些決策，但追踪神經網絡決策過程的各個方面可能具有挑戰性。
神經網絡本身並不存在固有的偏見，但它們可以反映存在於網絡中的偏見 訓練數據。 它強調了負責任的數據收集和處理的重要性。
一些神經網絡被設計用於 產生藝術、音樂，甚至寫作。 儘管這些創作可能新穎且有趣，但它們是否構成“創造力”仍然是一個哲學爭論的話題。
是的，諸如對抗性示例之類的特定攻擊（其中輸入數據的微小變化可能會導致不正確的輸出）可能會使神經網絡變得脆弱。 為了開發針對此類漏洞的防禦措施，專家們一直在努力。
神經網絡中的道德考慮包括與偏見、透明度、隱私和問責制相關的問題。 適當的指導方針、法規和監督對於 解決這些問題.
包起來
神經網絡這個廣闊的領域中有許多複雜的細節可能會導致誤解或誤解。 我們希望通過與主題專家公開討論這些問題來消除神話並為讀者提供準確的信息。 作為當代人工智能技術的關鍵組成部分，神經網絡不斷進步，我們的理解也隨之不斷進步。 為了駕馭這個迷人領域的未來，開放的溝通、持續的學習和負責任的實施將至關重要。
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