[aHmuX]

Hej,

mam pewne 2 przemyślania na temat szerokiego rozumianego AI opartego o modele językowe.

1. Takie AI nigdy nie wyprodukuje czegoś mądrzejszego niż ludzie mogli by stworzyć. W końcu jest ograniczone naszą wiedzą.
2. Jeżeli internet upowszechnił dostęp do informacji (teraz prawie każdy ma dostęp do Internetu) to AI upowszechnia dostęp do mądrości.

Oczywiście zadaję sobie sprawę z ułomności obecnych modeli AI ale uważam, że im będą bardziej zawansowane tym bardziej będziemy obserwować powyższe 2 zależności

Powyższe 2 stwierdzenia mogą stać się według mnie nieprawdziwe kiedy AI zacznie zbierać samodzielnie informacje na temat rzeczywistości (nie będzie uczona jedynie naszymi tekstami)

#ai #chatgpt #sztucznainteligencja #programista15k

[Erravi]

@aHmuX ehh szkoda komentować. AI w ciągu 10 lat zdominuje wszytko i już wymyślą rzeczy których ludzie nie potrafili

[programista15cm]

@aHmuX: Jezu ile jeszcze ludzie będą wierzyć że AI 2024 jest jakkolwiek inteligentne, a nie jest tylko automatyka automatów (－‸ლ)

[programista15cm]

AI w ciągu 10 lat zdominuje wszytko i już wymyślą rzeczy których ludzie nie potrafili

@Erravi: co masz na poparcie swojej wyssanej z dupy tezy? Studia? Jakieś szkolnie ml? Rozpisales raz w życiu wagi sieci neuronowej?

[arysto2011]

@programista15cm: Ma wiedzę z kanału zero, albo od naukowego bełkotu - jest specjalistą :)

[pa6lo]

Takie AI nigdy nie wyprodukuje czegoś mądrzejszego niż ludzie mogli by stworzyć. W końcu jest ograniczone naszą wiedzą.

@aHmuX: Nie ma pewności. Naukowcy od kilku lat dostrzegają zjawisko tzw. emergent abilities, czyli niespodziewanych zdolności przejawianych przez coraz większe modele.

[WaveCreator]

Jeżeli internet upowszechnił dostęp do informacji (teraz prawie każdy ma dostęp do Internetu) to AI upowszechnia dostęp do mądrości.

@aHmuX: Przy czym nadal większość ludzi nie będzie umiała korzystać ani z jednego ani z drugiego ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[programista15cm]

@arysto2011: kilka pierwszych tygodni na wykładać z AI na studiach się rozmawia dużo o tym czym jest inteligencja, a czym nie jest. Jakie zadania sa przed AI, a jakie nie sa. Przezabawnie się czyta te wysrywy przez pryzmat takiego preludium wiedzy o sztucznej inteligencji (nawet jeszcze bez żadnych technikaliów, algorytmów)

[arysto2011]

@programista15cm: Jeszcze bardziej przez pryzmat kogoś, kto wie dokładnie, mając wiedzę z neurobiologii...

[appmstt]

@aHmuX: ciekawe dlaczego to nazywa się inteligencja (jak koło inteligencji to nawet nie stało)

[arysto2011]

Takie AI nigdy nie wyprodukuje czegoś mądrzejszego niż ludzie mogli by stworzyć. W końcu jest ograniczone naszą wiedzą.

@pa6lo: Poczytaj o pracach pana Goedla i jego twierdzeniach limitacyjnych. Ktoś już to przemyślał dawno temu.

https://pl.wikipedia.org/wiki/Twierdzenia_Gödla

[pa6lo]

@arysto2011: Ja tak nie twierdzę, wręcz przeciwnie. Wydaje mi się po cytacie, że chciałeś odpowiedzieć komuś innemu.

[filozof900]

@aHmuX: AI ma ta przewage, ze jest w stanie analizowac wielokrotnie wieksze zbory danych w duzo krotszym czasie. np leki, jest duza szansa, że biorąc pod uwagę całą dostępną wiedzę można wywnioskować, jak wyleczyć nieuleczalną obecnie chorobe. jednak dla jednego czlowieka polaczenie tych faktow moze byc niemozliwe, dla zespolu moze byc trudne i wymagac dziesiatek lat analiz. AI zrobi to samo tylko szybiej i lepiej, bo nie ma typowo ludzkich

[Bejro]

Takie AI nigdy nie wyprodukuje czegoś mądrzejszego niż ludzie mogli by stworzyć. W końcu jest ograniczone naszą wiedzą.

@aHmuX: Nie jest, wszystko lepsze od pierwszej generacji GPT-4 jest uczone na danych lepszej jakości niż te które są w stanie dostarczyć ludzie. Modele produkują inne (także oryginalne) rozwiązania problemów niż ludzie i mogą je masowo testować, dzięki temu AI jest w stanie rozwiązywać zadania z olimpiady matematycznej na poziomie medalisty czy

[Bejro]

nie będzie uczona jedynie naszymi tekstami

@aHmuX: Nikt tego nie robi jakoś od roku. W sensie, dobrze oczyszczone dane dalej są dobrą bazą, ale wydajne uczenie i finalne dostrajanie modeli odbywa się najczęściej na danych syntetycznych - jeśli chodzi o naukę "myślenia".

[arysto2011]

@pa6lo: Racja. Cytowałem cytowany fragment. Twierdzenia Goedla dotyczące granic poznania odnoszą się do tego kogoś.

[aHmuX]

co masz na poparcie swojej wyssanej z dupy tezy? Studia? Jakieś szkolnie ml? Rozpisales raz w życiu wagi sieci neuronowej?

@programista15cm: To nie teza ale moje zdanie. Czemu jesteś taki agresywny? Podziel się swoim zdaniem i idź dalej.

[aHmuX]

AI ma ta przewage, ze jest w stanie analizowac wielokrotnie wieksze zbory danych w duzo krotszym czasie. np leki, jest duza szansa, że biorąc pod uwagę całą dostępną wiedzę można wywnioskować, jak wyleczyć nieuleczalną obecnie chorobe. jednak dla jednego czlowieka polaczenie tych faktow moze byc niemozliwe, dla zespolu moze byc trudne i wymagac dziesiatek lat analiz. AI zrobi to samo tylko szybiej i lepiej, bo nie ma typowo ludzkich uczuc.

@filozof900

[programista15cm]

Modele produkują inne (także oryginalne) rozwiązania problemów niż ludzie i mogą je masowo testować, dzięki temu AI jest w stanie rozwiązywać zadania z olimpiady matematycznej na poziomie medalisty czy kodować lepiej niż 87% uczestników zawodów codeforces. AI Jest w stanie zwijać białka lepiej niż ludzie czy projektować wydajniejsze chipy komputerowe

@Bejro: no mówiłem, to jest automat automatów. Testuje maszynowo całe hipotezy. Do tej pory computing na PC automatyzowal pojedyncze czynności,

[JamesJoyce]

@arysto2011: O tak, aż mi się przypomniała świetna książka Penrosa "Nowy umysł cesarza" na ten temat. Na polskim rynku jest też bardzo ciekawa "Twierdzenie Gödla i jego interpretacje filozoficzne. Od mechanicyzmu do postmodernizmu" Krajewskiego.