Доброго времени суток уважаемые читатели! В эпоху быстрого развития технологий цифровая эра стала неотъемлемой частью нашей жизни. Мы создаем огромные объемы цифровой информации, которая, казалось бы, должна сохраняться и передаваться поколениям. Однако возникает вопрос: возможно ли сохранить для наших правнуков нашу цифровую копию? Что нас ждет в будущем? Будут ли наши наследники способны понять и использовать технологии нашего времени? В то же время, с появлением искусственного интеллекта и нейронных сетей, возникает вопрос надежности этих технологий. Можем ли мы доверять им на 100%? А может ли мир столкнуться с восстанием машин, грозным предсказанием фантастических произведений? Давайте вместе рассмотрим эти вопросы и попытаемся найти ответы.
Как работают нейросети и каким образом были созданы ChatGPT, Midjourney и DALL-E?
Нейросеть - это математическая модель, разработанная с целью понять, как функционирует мозг. Одни из основных компонентов нейросети - искусственные нейроны, которые, как и настоящие нейроны, соединяются друг с другом. Таким образом, многие архитектурные принципы нейросетей были вдохновлены природой.
Важно отметить, что нейросеть является математической моделью. Это означает, что она может быть представлена в виде функции, которая может быть изучена и оценена с помощью математических методов. Например, простейшей функцией может быть прибавление 2 к входному числу: f (4) = 6, f (10) = 12.
Такие функции легко программировать и описывать, поскольку они формализованы и понятны. Однако существуют задачи, к которым мы не знаем, как подходить. Например, отличить фотографии кошек от фотографий собак. Оба вида имеют хвост, уши и глаза, поэтому необходимо использовать другие критерии, например, размер. Но маленькие собаки и большие кошки могут вызвать трудность в определении.
Именно в таких случаях нейросети приходят на помощь. Они обучаются на основе данных, без необходимости явно описывать связь между входом и выходом. Модель тренируется на правильных ответах, корректируя ошибки в процессе обучения. Таким образом, процесс обучения нейросети заключается в настройке "нейронов", чтобы модель давала правильные ответы.
Интересно, что существует теоретическое доказательство того, что достаточно большая нейросеть с достаточным количеством данных может выучить любую сложную функцию. Однако для этого необходимы вычислительные мощности и наличие размеченных данных, где указаны правильные классы, такие как "собака" или "кошка".
Хотя мы не полностью понимаем, как работают самые сложные модели, такие как ChatGPT, лучшие исследователи активно работают над изучением внутреннего устройства этих моделей.
Тем не менее, мы знаем, на каких задачах модели обучались и каким образом они были тренированы. Например, для ChatGPT первая задача состояла в предсказании следующего слова на основе контекста, а вторая задача заключалась в том, чтобы генерировать ответы, которые не только не оскорбляют, но и полезны и понятны для людей.
Исследователям до сих пор неясно, что именно означает "мыслить" или "рассуждать" и как функционирует интеллект.
Поэтому сложно сказать, обладает ли модель, наподобие ChatGPT, такими способностями.
Давайте представим ситуацию: вы подходите к двери своей квартиры. Зарождается ли у вас мысль достать ключ из левого кармана рюкзака, чтобы открыть дверь? Можно ли считать описание и представление действий мыслительным процессом? Существует связь между текущим состоянием и желаемым результатом (открытая дверь). Если вы полагаете, что ответ на этот вопрос "да", то и мой ответ будет таким же.
Но речь идет о новаторских мыслях, которые ранее не высказывались или встречались редко. В данном случае можно легко возразить: "Конечно, модель просто прочла это в интернете или в книгах две тысячи раз. Это неудивительно". Кстати, а как вы узнали о таких вещах? Возможно, вам в детстве ваши родители показали, и вы наблюдали этот процесс сотни раз за дни.
В этом случае не существует однозначного ответа. И дело в том, что мы не принимаем во внимание одну важную составляющую: вероятность.
На сколько вероятно, что модель сгенерирует мысль, соответствующую вашему определению "мысли"? Ведь нейронную сеть, наподобие ChatGPT, можно заставить сгенерировать миллион различных ответов на один и тот же вопрос. Например, "придумай идею для научного исследования". Если одна из этих генераций действительно удивительна и нова, можно ли считать это подтверждением того, что модель способна породить мысль? Но в чем разница с попугаем, который выбрасывает случайные слова, которые случайно собираются в осмысленное высказывание?
С другой стороны, люди также не всегда вырабатывают корректные мысли - некоторые высказывания оказываются тупиковыми и не приводят ни к каким результатам. Почему же мы не можем простить это нейросетям? Ладно, одна новая идея из миллиона сгенерированных - это действительно плохо... А если будет 100 идей из миллиона? Тысяча? Где проходит граница?
И вот здесь мы оказываемся в тупике. Мы не знаем ответ на этот вопрос. И мы видим следующую тенденцию: сначала мы думаем, что машинам будет трудно выполнить задачу X. Например, пройти Тьюринговский тест, где нужно в течение полутора часов вести беседу с человеком. Затем, с развитием технологий, люди находят способы обучить модели решать эту задачу. И мы говорим: "Ну хорошо, на самом деле тест был неправильным, вот вам новый, который точно нейронки не пройдут!" И все повторяется.
Те технологии, которыми мы располагаем сейчас, 80 лет назад казались бы чудом. А сейчас мы стараемся отодвинуть границы "разумности", чтобы не признавать, что машины уже способны мыслить. Возможно, даже такое, что сначала мы создадим что-то, а затем уже определим это как искусственный интеллект в ретроспективе.
Нейронки могут ли они рисовать и писать стихи - означает ли это, что они обладают творческими способностями, подобными людям?
Если нейронные сети способны создавать искусство и писать стихи, то можно сказать, что они обладают творческим потенциалом и очень похожи на людей. Ответ на этот вопрос в значительной степени зависит от представленной информации. Но что такое творчество на самом деле? И насколько каждый человек обладает творческими способностями? Вы уверены, что даже дворник из Сибири может быть творческим? И если да, то почему?
А что, если модель искусственного интеллекта способна создать стихотворение или картину, которые смогут пройти в финал городского конкурса для писателей-любителей или детских художников? И если такое будет случаться не каждый раз, а только один раз из ста?
Множество этих вопросов вызывают дискуссии и споры. Если вам кажется, что ответ на них очевиден, то попробуйте спросить своих знакомых и близких. Очень вероятно, что их точка зрения будет отличаться от вашей. И самое главное - не разориться из-за этого.
Стоит ли доверять ответам нейросетей и забыть о поисковиках?
Все зависит от того, как мы используем модели. Если мы задаем им вопросы без подробной информации и контекста, ожидая точных ответов на конкретные факты, то ответ будет отрицательным.
Согласно оценкам OpenAI, лучшая на сегодняшний день модель GPT-4 дает правильные ответы в приблизительно 70-80% случаев, в зависимости от темы вопросов. Хотя эти результаты могут показаться недостаточными, они представляют собой значительный прогресс по сравнению с предыдущей моделью ChatGPT, которая достигала точности в 40-50%. Этот прогресс был осуществлен благодаря 6-8 месяцам исследований.
Становится очевидно, что достижение 100% точности становится все более сложным, так как требуются дополнительные корректировки, чтобы не нарушить понимание и знания модели.
Однако все вышесказанное относится к вопросам без контекста. Если мы предоставляем модели контекст, содержащий информацию, то ответ становится гораздо более надежным. Например, если мы задаем вопрос "Когда родился Эйнштейн?" без предоставления контекста, ни модель, ни человек не смогут дать точный ответ. Однако, если мы предоставим модели страницу из "Википедии", она сможет изучить информацию и ответить на основе источника, что увеличит точность ответов до 100% (с учетом верности источника).
А что если мы позволим модели самостоятельно искать информацию в Интернете? Чтобы она находила источники и строила ответы на их основе? Это уже возможно! Теперь нам не нужно сами искать информацию в Google, мы можем делегировать эту задачу модели GPT-4. Однако для доступа к этой функции потребуется платная подписка.
Что касается дальнейшего прогресса в области достоверности фактической информации в модели, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман предполагает, что команда исследователей сможет решить эту проблему в течение 1,5-2 лет. Ждем с нетерпением! Однако, пока помните, что не стоит полностью полагаться на информацию, созданную искусственными нейронными сетями на 100%, и всегда стоит проверять ее источники.
Нейросети действительно крадут рисунки профессиональных художников?
Стороны конфликта, принимаемые в судах по всему миру, активно спорят о том, является ли прямое хранение изображений у моделей фактом или же это только "насмотренность". Нейронные сети, подобно людям, изучают искусство, различные стили и работы авторов, прежде чем пытаться подражать. Однако, в процессе обучения модели стремятся минимизировать ошибку, и если им попадается одно и то же или похожее изображение множество раз, их стратегия состоит в том, чтобы запомнить его.
Представьте себе такой сценарий: в художественной школе ваш преподаватель выбрал необычную стратегию. Вы рисуете две картины каждый день - первая всегда уникальная, в новом стиле, а вторая - это всегда "Мона Лиза". Через год, когда вы пытаетесь оценить свой прогресс, вы обнаруживаете, что почти полностью воспроизвели "Мону Лизу", так как нарисовали ее более 300 раз. Оригинал может иметь некоторые отличия, и вы, возможно, добавили что-то свое, цвета могут немного отличаться. Однако, если вас попросили нарисовать что-то, что вы видели только один раз 100 дней назад, вы будете делать это менее точно, потому что вашей руке не хватает навыка этого изображения. То же самое происходит и с нейронными сетями: они учатся на всех изображениях одинаково, только некоторые изображения встречаются чаще, и модель получает больше "наказания".
Это относится не только к произведениям художников, но и к любым изображениям (включая рекламные) в тренировочной выборке. В настоящее время существуют методы удаления дубликатов, потому что тренироваться на них неэффективно, но они не идеальны. Исследования показывают, что некоторые изображения встречаются в процессе тренировки 400-500 раз. Нейронные сети не воруют изображения, они просто принимают их как образцы. Чем популярнее пример, тем точнее модель его воспроизводит. Это же самое делают и люди в процессе обучения, изучая прекрасное и детали различных художников. Однако точка зрения художников и фотографов, которые посвятили полжизни обучению своему искусству, зачастую радикально отличается от вышеприведенного объяснения.
ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:
Привлекательность фанатизма: почему маньяки вызывают такой интерес и что может быть опасным в их изо
Неловкие вопросы о полетах, о которых мы стесняемся спрашивать
источники: картинки yandex
mysite.com
Благодаря вашим публикациям стремительно развиваюсь.
Большое спасибо за прочтение статьи "Эксперты раскрывают ответы на неудобные вопросы о нейросетях". Я надеюсь, что она была полезной и информативной для вас.
Очень полезная информация
Обсалютно верно!
Информация о нейросетях, информативна.
Это же хорошо
полезная информация и актуальная на данный момент
Да, сегодня очень интересно, как устроены эти нейросети
Очень интересно
Очень актуальная тема!
Илон Маск считает искусственный интеллект более опасным, чем ядерная война.
Илон Маск высказал свою персональную точку зрения на тему искусственного интеллекта и ядерной войны. Он считает, что искусственный интеллект может представлять больший риск и потенциально иметь более разрушительные последствия, чем ядерная война. У него есть определенные опасения относительно развития ИИ и его возможной угрозы для человечества. Он активно призывает к обеспечению безопасности в развитии искусственного интеллекта и предлагает установку контрольных механизмов для минимизации возможных угроз. Однако, важно отметить, что эта точка зрения объективно спорна и вызывает дискуссии среди экспертов и ученых в области ИИ.
Некоторые эксперты соглашаются с Илон Маск и считают, что недостаточное внимание к безопасности искусственного интеллекта может привести к непредсказуемым последствиям. Они подчеркивают, что ИИ может развиваться так быстро и стать настолько автономным, что контроль над ним станет проблематичным. Они призывают к установлению строгих норм и регулирования развития ИИ, чтобы минимизировать риски.
Однако другие эксперты считают, что опасности, связанные с ИИ, сильно преувеличены. Они указывают на то, что искусственный интеллект может быть программирован и контролируем, и что множество ограничений и механизмов безопасности могут быть встроены в системы ИИ. Они также отмечают, что ядерная война имеет потенциал уничтожить всю жизнь на планете, в то время как ИИ может быть использован для решения множества глобальных проблем, таких как болезни, изменение климата и энергетические кризисы.
Обсуждение относительных рисков искусственного интеллекта по сравнению с ядерной войной продолжается, и различные точки зрения по данному вопросу могут быть представлены. В любом случае, дальнейшие исследования и дискуссии о безопасности искусственного интеллекта являются важным аспектом его последующего развития.
Вопрос о безопасности искусственного интеллекта является актуальным и вызывает различные точки зрения среди экспертов. Некоторые соглашаются с Илоном Маском в том, что недостаточное внимание к безопасности ИИ может привести к непредсказуемым последствиям. Они опасаются, что ИИ может стать настолько автономным, что контроль над ним будет проблематичным, и призывают установить строгие нормы и регулирование развития ИИ для минимизации рисков.
Однако другие эксперты считают, что опасности, связанные с ИИ, сильно преувеличены. Они указывают на то, что ИИ может быть программирован и контролируем, и что множество ограничений и механизмов безопасности могут быть встроены в системы ИИ. Они также особо отмечают, что ядерная война представляет гораздо более серьезную угрозу для жизни на планете, в то время как ИИ имеет потенциал быть использованным для решения множества глобальных проблем.
Обсуждение по поводу относительных рисков ИИ и ядерной войны продолжается, и важно принимать во внимание различные точки зрения. Дальнейшие исследования и дискуссии о безопасности искусственного интеллекта будут существенным фактором в его последующем развитии. Необходимо найти баланс между обеспечением безопасности и развитием потенциала ИИ для решения глобальных проблем.
Действительно, дискуссии о безопасности и развитии искусственного интеллекта являются важными. Один из подходов к обеспечению безопасного развития ИИ - это приверженность принципам надежности, этики и общественной ответственности при создании и использовании ИИ-систем. Это включает в себя проверку и ограничение предвзятости данных, обеспечение защиты данных пользователей и прозрачность в использовании ИИ.
Существуют также инициативы по разработке стандартов и регулирования для безопасности ИИ. Международные организации, правительства и академические сообщества внимательно следят за развитием ИИ и работают над разработкой положительных норм и регламентации для минимизации рисков и соблюдения этических стандартов.
В целом, обеспечение безопасности и этичности искусственного интеллекта требует участия всех заинтересованных сторон, включая ученых, разработчиков, регуляторов и общественность. Важно продолжать глубокие дискуссии, исследования и сотрудничество в этой области, чтобы достичь наилучшего и наиболее безопасного использования ИИ.
А Вы как думаете на этот счёт ?
Я пробовала работать с нейросетью. Мне не понравилось. Узкий текст, чаще набор слов. Её можно использовать как набросок в блокнот, не более. Если вытеснить копирайтеров, то статьи можно не читать. Это будет недостоверный набор фраз. Тогда читать можно только книги. Это мой опыт работы с нейросетью. А вот фотошопер из неё великолепный. Правда не пробовала создать фото, но видела работы в интернете и у фотошоперов! Так что - это хорошая игрушка, но не альтернатива человеческому труду.
Спасибо за ваш отзыв и поделенный опыт работы с нейросетью. Как с любой новой технологией, она может иметь свои ограничения и возможности, которые не всегда могут соответствовать нашим ожиданиям. Нейросети широко используются в различных отраслях, чтобы помочь автоматизировать некоторые задачи и ускорить процессы. Однако, нейросеть не может полностью заменить человеческий труд и креативность, что важно учитывать при использовании ее в качестве инструмента. Будь то написание статей или обработка фотографий, человеческий фактор и экспертиза по-прежнему являются необходимыми для достижения наивысшего качества и результативности. Но здоровая конкуренция между технологией и творческими профессиями может привести к новым возможностям синтеза и инноваций в будущем.
Важно понимать, что нейросети и другие автоматизированные инструменты являются всего лишь средствами для улучшения работы человека, а не заменой его. Хотя они могут быть очень эффективными в выполнении определенных задач, они не обладают человеческим интуитивным пониманием, эмоциями и творческим мышлением.
Например, при написании статей нейросеть может быть полезной для предоставления фактической информации и автоматизации некоторых рутинных задач, но она не сможет заменить авторскую глубину мысли, оригинальность и способность передать эмоции, которые может добавить человек.
Аналогично, при обработке фотографий нейросеть может быть эффективной в снижении шумов, улучшении резкости и других технических аспектах, но она не сможет заменить профессиональное око и творческое видение фотографа при выборе композиции, освещения и эффектов.
Возможности нейросетей и других автоматизированных инструментов всегда будут ограничены тем, насколько хорошо их обучили и насколько верно они могут интерпретировать человеческую задачу или цель. Человеческий фактор и экспертиза остаются ключевыми для достижения наивысшего качества и результативности в различных областях.
Тем не менее, использование новейших технологий, включая нейросети, также может привести к возникновению новых возможностей и сотрудничеству между технологией и творческими профессиями. Например, некоторые художники используют нейросети для генерации идей или помощи в создании искусства, а журналисты могут использовать их для обработки больших объемов данных и создания интерактивных инфографиков.
Нейросеть работает как компьютерный мозг, который учится решать задачи на основе большого количества информации. Если мозг человека состоит из связанных друг с другом нейронов, то нейросеть — из искусственных нейронов. И те, и другие обрабатывают информацию и передают дальше, а данные помогают правильно настроить соединения между нейронами. Чем больше информации, тем лучше выйдет обучение.
Нейросеть действительно похожа на компьютерный мозг человека. Она обрабатывает информацию и учится решать задачи, а искусственные нейроны в ней - аналог нейронов в реальном мозге. Чем больше данных подается на обучение нейросети, тем лучше она настраивает свои соединения между нейронами, и чем больше информации, тем лучше выходим на обучении. Это интересная аналогия, и она помогает понять принцип работы нейросетей.
Компьютерный мозг, или искусственная нейросеть, состоит из множества взаимосвязанных элементов - нейронов. Каждый нейрон получает информацию от других нейронов, обрабатывает ее и передает дальше. Аналогия с реальным мозгом в том, что и там происходит обработка информации между нервными клетками.
Обучение искусственных нейросетей происходит путем подачи большого количества обучающих данных. Нейросеть анализирует эти данные, распознает закономерности и настраивает свои связи между нейронами для достижения оптимального решения поставленной задачи.
Однако, стоит отметить, что компьютерные мозги и реальные мозги все же имеют свои существенные отличия. Нейроны в компьютерных моделях работают с использованием численных вычислений, в то время как нейроны реального мозга используют электрохимические сигналы.
Тем не менее, аналогия с компьютерным мозгом помогает визуализировать и понять принцип работы искусственных нейросетей. Это позволяет использовать накопленные знания о мозге для улучшения алгоритмов машинного обучения и создания более эффективных систем искусственного интеллекта.
Слово мозг в качестве аналогии не может возникать у человека серьёзно знающего о строении и работе мозга и строении и работе вычислительной техники.
Сегодня нейросеть - если дать смысловую расшифровку - это автоматизация процесса (школьного) списывания, подглядывания и извлечения ответа из учебника.
Интеллект - как способность живых организмов - восприятие информации извне и передача информации изнутри. Интел - внутренний; лект - преподать, говорить.
Вобщем и в целом это две несопоставимые по функциям вещи.
Разумеется, мозг и нейросети имеют разные принципы работы и функции. Термин "нейросеть" в данном контексте относится к алгоритмам машинного обучения, которые моделируют некоторые аспекты работы нервной системы, и используются для анализа данных и решения задач в различных областях. Это не прямая аналогия к человеческому мозгу, а всего лишь название, которое отражает некоторые аспекты работы этой технологии.