Генеративдик AI ChatGPT чексиз терүүчү маймылдарга каршы, эч кандай сынак AI этикасы жана AI мыйзамы дейт

Тиги маймылдар.

Маймылдардын катышуусу жөнүндө уккан болушуңуз мүмкүн болгон белгилүү бир ой эксперименти бар. Бүтүндөй кызыктуу контривансты көбүнчө өзгөчө так ойду айткысы келгендер колдонушат.

Сюжет мына ушундайча жүрүп жатат.

Элестеткиле, маймыл машинкада терип жатат. Эгер маймыл чексиз убакыттын ичинде терүүнү уланта берсе жана маймыл ачкычтарды кокустук менен терип жатат деп ойлосок, Шекспирдин бүт чыгармалары сөзсүз түрдө терилип калышы ыктымал.

Негизгиси, кокустуктар менен кээде түшүнүктүү жооп алуу мүмкүн. Биз баарыбыз Шекспирдин чыгармалары түшүнүктүү жазуу жана ой жүгүртүүнүн зор көргөзмөсү экенине макулбуз. Ошентип, Шекспирдин баа жеткис сөздөрүн жаратуу үчүн кандайдыр бир нерсе же кандайдыр бир каражат укмуштуудай таасирдүү көрүнөт, бирок, ошол эле учурда, биз бул акыл менен эмес, анын ордуна жөн гана кокусунан болгон ийгиликке байланыштуу деп катуу капаланабыз.

Кээ бирлери бүгүнкү күндө бул маймылдар жүктөлгөн метафораны Жасалма интеллекттин (AI) акыркысы менен салыштырууга аракет кылып жатышат.

Бүгүнкү күндө AIнын эң ысык түрү экенин сиз билесиз Генеративдик AIOpenAI тарабынан жасалган ChatGPT деп аталган кеңири жана жапайы популярдуу AI колдонмосу аркылуу мисал келтирилген. Мен бир аздан кийин генеративдик AI жана ChatGPT жөнүндө көбүрөөк түшүндүрүп берем. Азырынча бул тексттен текстке же тексттен эссеге AI колдонмосу экенин билип алыңыз, ал сиз тандаган киргизген сунуштун негизинде сиз үчүн эссе чыгара алат.

Легендарлуу терүүчү маймылга байланыштуу айтылган байланыш, генеративдик AI тарабынан чыгарылган, толугу менен эркин көрүнгөн таасирдүү, чыгарылган эсселер терүүчү приматтын жетишкендиктеринен алда канча таң калыштуу эмес. Эгер сиз маймыл кокусунан терип Шекспирдин чыгармаларын жаратышы мүмкүн деген негизди кабыл алсаңыз жана ChatGPT жана башка генеративдик AI болжол менен бирдей экенин моюнга алууга даяр болсоңуз, анда генеративдик AI такыр көңүлгө бурулбайт деген тыянакка келишиңиз керек. Бул жөн эле кокустук бизди алдап жатат.

Ооба, бул орчундуу иш сыяктуу сезилиши мүмкүн, бирок биз аны чечишибиз керек. Эстүү ачуу бул экөөнүн ортосундагы салыштыруу экенин көрсөтөт адаштыруучу жана ачыктан-ачык туура эмес.

Салыштырууну токтоткула. Салыштырууну улантууну талап кылгандар үчүн, жок дегенде, этияттык менен жана жогорудагыдай кылып жасаңыз.

Жөн эле салыштырууга аракет кылгандар генеративдик AI үчүн жаман кызмат кылып жатышат. Анан дагы, бул жалпы коомчулукту жана жалпы коомду адаштырып жатканы маанилүүрөөк. Менин оюмча, алар эмгекчил маймылдарга да зыян келтирип жатышат же чексиз терүү маймылдар теоремасынын маанисин төмөндөтүп жатышат деп кошумчалай алабыз. Калыс бол. боорукер бол. Чынчыл бол.

Бул боюнча тереңирээк киришүүдөн мурун, терүү маймыл түшүнүгүн колдонгон инсайдердик тамаша бар. Сизге жагышы мүмкүн.

Киникалык юмор көбүнчө Интернеттин гүлдөп турган мезгилиндеги жеке кат алышуулардан байкалат. Бул Интернетти колдонгондордун саны кескин көбөйгөндүктөн, Интернет коркунучтуу олуттуу онлайн чөйрөсүнөн чыгып, ызы-чуу, ызы-чуу жана баш ийбеген аймакка айланып бараткан.

Тамашалуу анекдотто жазылгандай, эгер маймылдар машинкада терген маймылдар акыры Шекспирдин чыгармасын чыгара турган болсо же Шекспирдин бүтүндөй чыгармасын кайра чыгара турган болсо, азыр бизде интернеттин пайда болушунун аркасында бул сөзсүз түрдө аткарылышы керек экенине далил бар. жок чын бол.

Күлүп жатасыңбы?

Кээ бирөөлөр муну күлкүлүү сөз деп түшүнүшөт.

Тамаша, интернеттин бардык көбүктөнгөн жана чачыраган билдирүүлөрү менен Шекспирди чыгаруу деңгээлине чейин көтөрүлүп жаткандыгы тууралуу сын. Бул Интернет, кыязы, дискурсту көтөргөн жок, тескерисинче, дискурсту жаманатты кылганын баса белгилеген кескин эскертүү. Көптөгөн адамдар Интернет акылдуу өз ара аракеттенүү үчүн пайдалуу болот деп ойлошкон, бул дүйнө жүзү боюнча ойлондурган талкууларды өткөрүүгө мүмкүндүк берет. Биз күткөндөй чоң негизде буга күбө боло элекпиз окшойт.

Албетте, биз тамашаны Интернет эмнеге алып келгендигинин чыныгы жарчысы катары кабыл албайбыз. Интернет менен байланышкан көптөгөн сонун ачылыштар жана көңүлгө аларлык баалуулуктар бар. Тамаша - бул кооздоо же ашыкча сөз. Ошого карабастан, Интернетти колдонуу аркылуу коомду шыктандырган чыгармаларды табуу жана көтөрүү максатын көздөп, тымызын жана ашынган мазмунга этият болушубуз керек экени түшүнүктүү. AI кандайча жардам бере тургандыгы жөнүндө менин камтуум үчүн кош-колдонуу Интернеттеги терс билдирүүлөр аркылуу мода коомдук дискурстарды кыскартат, менин талкууну караңыз бул жерде шилтеме.

Бүгүнкү тилкеде мен генеративдик AI менен маймыл терген классикалык жомоктун ортосундагы олуттуу айырмачылыктарга токтолом. Кайсы жерде салыштыруу жетишсиз экенин түшүндүрүп берем. Сиз маймылдардын терүү теоремасы жөнүндө көбүрөөк билип, генеративдик AI кандайча иштээрин так түшүнөсүз. Мен анда-санда ChatGPTге шилтеме жасап турам, анткени бул генеративдик AIнин 600 фунт горилласы (максатталган), бирок башка көптөгөн генеративдик AI колдонмолору бар экенин жана алар жалпысынан бирдей жалпы принциптерге негизделгенин унутпаңыз.

Ошол эле учурда, сиз чындыгында генеративдик AI деген эмне деп ойлонуп жатсаңыз болот.

Келгиле, адегенде генеративдик интеллекттин негиздерин карап чыгалы, андан кийин терүү маймылдарынын теоремасын салыштырып көрөлү.

Мунун бардыгына AI этикасы жана AI мыйзамы боюнча бир катар ой жүгүртүүлөр кирет.

Сураныч, AI колдонмолорун иштеп чыгууга жана жайылтууга этикалык AI принциптерин киргизүү аракеттери жүрүп жатканын эске алыңыз. Тынчсызданган жана мурдакы AI этикасынын өсүп келе жаткан контингенти AI иштеп чыгуу жана кабыл алуу аракеттери жасоонун көз карашын эске алуу менен камсыз кылууга аракет кылып жатышат. AI For Good жана алдын алуу AI For Bad. Ошо сыяктуу эле, AI аракеттерин адам укуктарына жана башка ушул сыяктууларга буруп кетпеш үчүн потенциалдуу чечимдер катары талкууланып жаткан жаңы AI мыйзамдары бар. AI этикасы жана AI мыйзамы боюнча менин үзгүлтүксүз жана кеңири чагылдыруу үчүн караңыз бул жерде шилтеме жана бул жерде шилтеме, Бир нечесин гана атаңыз.

Этикалык AI осуяттарын иштеп чыгуу жана жарыялоо коомду AI-ду жаратуучу көп сандаган тузактарга түшпөшү үчүн жүргүзүлүп жатат. ЮНЕСКОнун аракеттери аркылуу 200гө жакын өлкө тарабынан иштелип чыккан жана колдоого алынган БУУнун AI этикасынын принциптерин чагылдыруу үчүн, караңыз бул жерде шилтеме. Ушул сыяктуу эле, AI бир калыпта кармап туруу үчүн жаңы AI мыйзамдары изилденип жатат. Акыркы тартуулардын бири сунушталгандардын жыйындысынан турат AI Билл укуктары АКШнын Ак үйү жакында AI доорундагы адам укуктарын аныктоо үчүн жарыялаганын караңыз бул жерде шилтеме. AI жана AI иштеп чыгуучуларын туура жолдо кармап туруу жана коомду кыйратышы мүмкүн болгон максаттуу же кокусунан жасалган аракеттерди токтотуу үчүн айыл керек.

Мен бул талкууга AI этикасы менен AI мыйзамына байланыштуу ойлорду аралаштырам.

Генеративдик AI негиздери

Генеративдик AIдин эң кеңири белгилүү инстанциясы ChatGPT аттуу AI колдонмосу менен берилген. ChatGPT коомдук аң-сезимге ноябрда AI изилдөө фирмасы OpenAI тарабынан чыгарылгандан кийин пайда болгон. Ошондон бери ChatGPT чоң аталыштарды чогултуп, таң калыштуу түрдө өзүнө бөлүнгөн он беш мүнөттүк атактан ашып кетти.

Менимче, сиз ChatGPT жөнүндө уккандырсыз же аны колдонгон адамды билесиз.

ChatGPT генеративдик AI колдонмосу болуп эсептелет, анткени ал колдонуучудан бир нече текстти киргизет жана андан кийин кубаттайт же эсседен турган чы-гармаларды чыгарат. AI тексттен текстке генератор, бирок мен AIди тексттен эссеге генератор катары сүрөттөп берем, анткени ал көбүнчө эмне үчүн колдонуларын тактайт. Узакка созулган композицияларды түзүү үчүн генеративдик AI колдонсоңуз болот же аны кыскача кыска комментарийлерди сунуштай аласыз. Мунун баары сиздин каалооңуз боюнча.

Болгону, эскертүүнү киргизүү керек жана AI колдонмосу сизге сурооңузга жооп берүүгө аракет кылган эссе жаратат. Түзүлгөн текст эссе адамдын колу жана акылы менен жазылгандай сезилет. Эгер сиз "Мага Авраам Линкольн жөнүндө айтып бериңиз" деген сунушту киргизсеңиз, генеративдик AI сизге Линкольн жөнүндө эссе берет. Генеративдик интеллекттин башка режимдери бар, мисалы, тексттен көркөмгө жана тексттен видеого. Мен бул жерде тексттен текстке вариацияга басым жасайм.

Сиздин биринчи оюңуз, бул генеративдик мүмкүнчүлүк эссе чыгаруу жагынан анчалык деле чоң иш эместей сезилиши мүмкүн. Сиз Интернеттен онлайн издөөнү оңой эле жасай аласыз жана президент Линкольн жөнүндө тонна жана тонна эсселерди таба аласыз. Генеративдик интеллекттин эң негизгиси, түзүлгөн эссе салыштырмалуу уникалдуу болуп саналат жана көчүрмөчү эмес, оригиналдуу композицияны берет. Эгер сиз AI тарабынан даярдалган эссени интернеттен табууга аракет кылсаңыз, аны таба албайсыз.

Генеративдик AI алдын ала даярдалган жана Интернетте жазылган сөздөрдөгү жана окуялардагы үлгүлөрдү изилдөө жолу менен түзүлгөн татаал математикалык жана эсептөө формуласын колдонот. Миңдеген жана миллиондогон жазылган үзүндүлөрдү изилдөөнүн натыйжасында AI табылган нерселердин бири-бирине дал келбеген жаңы эсселерди жана окуяларды чыгара алат. Ар кандай ыктымалдык функцияларды кошуу менен, натыйжада текст окуу топтомунда колдонулганга салыштырмалуу уникалдуу болуп саналат.

Генеративдик AI жөнүндө көптөгөн кооптонуулар бар.

Бир маанилүү кемчилиги - генеративдик AI колдонмосу тарабынан даярдалган эсселерде ар кандай жалган маалыматтар, анын ичинде ачык чындыкка дал келбеген фактылар, адаштыруучу сүрөттөлгөн фактылар жана толугу менен ойдон чыгарылган ачык-айкын фактылар болушу мүмкүн. Ошол жасалма аспектилери көбүнчө бир түрү деп аталат AI галлюцинациялары, мен жактырбаган, бирок өкүнүчтүү түрдө баары бир популярдуу сөзгө ээ болуп жаткандай сезилет (бул эмне үчүн ыплас жана жараксыз терминология жөнүндө менин кеңири түшүндүрмөм үчүн, менин камтууумду караңыз: бул жерде шилтеме).

Дагы бир кооптонуу - адамдар эссени өздөрү түзбөгөнүнө карабастан, AI тарабынан жасалган эссе үчүн кредитти оңой эле ала алышат. Мугалимдер жана мектептер генеративдик AI колдонмолорунун пайда болушуна абдан тынчсызданып жатканын уккандырсыз. Студенттер өздөрүнүн дайындалган эсселерин жазуу үчүн генеративдик AI колдоно алышат. Эгерде окуучу эссе өз колу менен жазылган деп ырастаса, мугалим анын ордуна генеративдик интеллект тарабынан жасалмаланганбы же жокпу, аныктоого мүмкүнчүлүгү аз. Бул студентти жана мугалимди чаташтырган тарапты талдоо үчүн менин камтууумду караңыз бул жерде шилтеме жана бул жерде шилтеме.

Бул тууралуу социалдык тармактарда өтө чоң дооматтар пайда болду Генеративдик AI AIнын бул акыркы версиясы чындыгында экенин ырастайт сезимтал AI (жок, алар туура эмес!). AI этикасында жана AI мыйзамында иштегендер, айрыкча, кеңейтилген талаптардын өсүп жаткан тенденциясына тынчсызданышат. Кээ бир адамдар азыркы AI иш жүзүндө эмне кыла аларын ашыкча айтып жатышат деп сылыктык менен айта аласыз. Алар AI биз жетише албаган мүмкүнчүлүктөргө ээ деп ойлошот. Бул ийгиликсиз. Андан да жаманы, алар AI акыл-эстүү же адамга окшош болот деген ойдон улам өздөрүн жана башкаларды оор кырдаалга кабылышы мүмкүн.

AIды антропоморфизациялабаңыз.

Мындай кылуу сизди AI аткара албаган нерселерди жасайт деп күткөн жабышчаак жана ачуу тузагына түшүп калат. Ушуну менен бирге, генеративдик AIдагы эң акыркысы ал эмне кыла ала тургандыгы үчүн салыштырмалуу таасирдүү. Ар кандай генеративдик AI колдонмосун колдонууда дайыма эстен чыгарбоо керек болгон олуттуу чектөөлөр бар экенин унутпаңыз.

Азырынча акыркы эскертүү.

Генеративдик AI жоопунда эмнени көрсөңүз же окусаңыз көрүнөт таза фактылар катары берилиши үчүн (даталар, жерлер, адамдар ж.б.) шектенбеңиз жана көргөн нерсеңизди эки жолу текшерүүгө даяр болуңуз.

Ооба, даталарды ойлоп табууга болот, жерлерди түзүүгө болот жана биз көбүнчө жемеленбей турган элементтерди бардык шектенүүлөргө дуушар болот. Окуган нерселериңизге ишенбеңиз жана AIнын ар кандай генеративдик эсселерин же натыйжаларын карап жатканда шектенбеңиз. Эгерде генеративдик AI колдонмосу Авраам Линкольндун жеке учагы менен өлкөнү айланып өткөнүн айтса, анда бул безгек экенин билесиз. Тилекке каршы, кээ бир адамдар анын убагында учактар ​​болбогонун түшүнүшпөйт же эссе бул уятсыз жана өтө жалган дооматты айтып жатканын билиши мүмкүн, бирок байкабай калышы мүмкүн.

Дени сак скептицизмдин күчтүү дозасы жана ишенбөөчүлүктүн туруктуу ой жүгүртүүсү генеративдик AI колдонууда эң жакшы активиңиз болот.

Биз бул түшүндүрүүнүн кийинки этабына өтүүгө даярбыз.

Тиги маймылдарга эмне болуп баратат

Эми сизде генеративдик AI деген эмне экенин түшүнгөндөн кийин, биз маймылдарды терүү менен салыштырууну изилдей алабыз. Кандайдыр бир мааниде, мен этап-этабы менен маймылды терүү теоремасын акырындык менен бөлүп берем. Мен муну негиздерди жарыктандыруу үчүн жасайм. Андан кийин биз генеративдик AI менен салыштыруу үчүн ачылган элементтерди колдоно алабыз.

Маймылдарды терүү теоремасы же гипотезасы элементтердин негизги топтомун камтыйт:

• а) Ким же эмне. Терип жаткан аныкталган жандык же актер
• б) Сан жана узак жашоо. Алардын канчасы бар жана алардын узак жашоо абалы
• в) Чыгарылган символдор. Рудименттүү түзүлүш аркылуу тамгаларды жана белгилүү символдорду өндүрүү
• г) Убакыт. Тапшырманы аткаруунун узактыгы
• д) Интеллект. Алар тапшырманы аткарууга кандай сарамжалдуулукту алып келууде
• f) Максаттуу натыйжа. Биз алар өндүрүүнү каалаган нерсенин максаттуу өндүрүшү

Келгиле, алгач терген маймылдарды карап көрөлү.

Эсиңизде болсо керек, мен бул талкуунун ачылышында биз маймыл машинкада терип жатканын элестетмекпиз деп айткан болчумун. Мен негизги түшүнүктөрдү бир эле маймыл жасоону талап кылдым. Биз бул жагын тууралай алабыз.

Бул жерде жагдай көп учурда сүрөттөлгөн жолдору болуп саналат:

• Күнүмдүк тиричиликтин жалгыз маймылы
• Ушундай миң маймыл
• Миллиондогон маймылдар
• Мындай маймылдардын саны чексиз
• Өлбөс жалгыз маймыл
• Өлбөс маймылдардын саны
• Ж.б.

Көңүл буруңуз, бизде бир эле маймылдын ордуна, ой жүгүртүү экспериментин өзгөртүп, бир эле учурда иштеп жаткан көптөгөн маймылдар болушу мүмкүн. Андан тышкары, дагы бир жөнгө салынуучу аспект - маймылдар өлбөс же өлбөс. Мен муну бир аздан кийин тереңирээк изилдейм.

Биз ошондой эле убакыт факторун чечүүчү ингредиент катары киргизишибиз керек.

Адатта, убакыт фактору бул эки ойдун бири болуп саналат:

• Чектүү убакыт аралыгы
• Чексиз убакыт

Дагы бир аз айтылбаган негизги элемент - бул учурда маймылдар колдонулуп жатат, анткени биз аларды салыштырмалуу ойлонбойт деп эсептейбиз. Алар окуганды да, жазганды да билишпейт. Биз интеллектти адамдык мүмкүнчүлүктөр менен байланыштыргандай, алар акылды көрсөтө алышпайт.

Бул бир аз ой жүгүртүү менен бир аз кемсинтүү болуп саналат. Менин оюмча, биз баарыбыз маймылдардын укмуштуудай акылдуу экенине макул боло алабыз, жок дегенде, алардын ой жүгүртүү чегинде эмнеге жетише алышат. Башка көптөгөн жаныбарларга караганда биз маймылдарга көбүрөөк ой жүгүртүү жөндөмүн ыйгарабыз деп айта алам. Маймылдардын акылы курч экенин көрсөтүү үчүн жасалган көптөгөн изилдөө эксперименттери бар.

Кандай болгон күндө да, метафоранын максаттары үчүн, маймылдар Шекспирдин чыгармаларын өз алдынча элестете турган даражада ойлоно албайт деген божомол бар. Ал эми классикалык кино Маймылдар планетасы Бул туура эмес божомол болушу мүмкүн экенин алдын ала эскертүүгө аракет кылган, биз кандай болгон күндө да азыркы дүйнөдө аны менен бара жатабыз.

Эгер маймылдардын ордуна кумурскаларды колдонсок, метафора бир аз таркап кетет. Биз кумурскаларды машинкада терүүгө жөндөмдүү деп түшүнбөйбүз. Биз иттерди же мышыктарды колдонууну алмаштырууга аракет кылсак болот, анткени алар дээрлик машинкада тере алышат, бирок акырында маймылдарды колдонуу эң жакшы, анткени алар адамдардын тергенин эске салгандай тере алышат. Алар тапшырманы аткаруу үчүн ылайыктуу буттары жана дене түзүлүшүнө ээ. Алар ошондой эле акыл-эси жагынан терүүгө жөндөмдүү катары каралат, бирок биз алар эмнени терип жатканын билишпейт деп ойлойбуз.

Мындан тышкары, маймылдар жана алардын символдорду таануу боюнча көптөгөн изилдөө эксперименттери болгон. Бул ар кандай изилдөөлөргө маймылдардын машинкага же ушуга окшош түзүлүштөргө терген орнотуулары киргизилген. Эгер тийиштүү түрдө жасалса, бул интеллект жана акылдуу жүрүм-турумдун пайда болушу жөнүндө пайдалуу түшүнүктөрдү издөөдө маанилүү болушу мүмкүн.

Тилекке каршы, машинкада терүүнү талап кылган изилдөөлөр кээде өзгөчө олуттуу түрдө жүргүзүлбөйт. Кээде колдонулган ыкма ак ниеттүү фундаменталдык изилдөө иштерине эмес, атактуу же атактуу маймылдардын терүү теоремасына көз кысып, башын ийкеп коюудан башка эч нерсе болгон эмес. Мен мындай кыңыр иштерди күлкүлүү же туура эмес деп эсептейм. Маймылдарга физикалык жактан машинка берилип, алардын каалоосуна жараша же кээде тамак-аш сыяктуу тамактар ​​үчүн терүүгө үндөгөн деген түшүнүк бар. Бул чынчыл күчтүү эксперименталдык түрдө жасалбаса, бул фасаддан башка эч нерсе эмес.

Бул жагдайда маймылдар эмне кылышы мүмкүн деп эсептеген компьютердик симуляцияларды орнотуудан бир аз бурулуп турат. Компьютер бул аспектилерди имитациялоо үчүн колдонулат. Чыныгы маймылдар катышпайт. Кээ бирлери атүгүл бир аз деп аталган иштерди жасаганга чейин барышкан жаран илими Бул аракеттер үчүн ноутбук же компьютерин колдонууга уруксат берүүнү каалагандарга симуляцияны бөлүштүрүү менен. Чындыгында алар компьютериңизге компьютердик вирусту жуктурууга аракет кылып жатышканда, алар муну илим үчүн жасап жатабыз деп тымызын түрдө ырастаган жасалма алдамчылыктарга кабылбаңыз. Абайлагыла.

Колдогу маселеге кайтуу.

Жагдайга да таасир эткен бир аспект - бул терүүдө маймыл гипотетикалык түрдө машинкалар колдонулуп жатат.

Эмне үчүн машинкалар?

Анткени биз тамгалардын өндүрүшүн ушинтип ала алабыз, андан кийин алар сөзгө айланып, андан кийин аңгемеге айланат. Көптөгөн тамгаларды чыгаруунун бирдей же окшош түшүнүгү сөзсүз түрдө аларды теришибизди талап кылбайт. Чынында эле, бул метафоранын варианттары бар, алар Аристотелдин күндөрүнө барып такалат, андыктан ал кезде машинкалар болгон эмес.

Биз метафораны өзгөртүп, заманбап клавиатура жана компьютерлерге кайрылсак болот. Маймылдар ноутбукта же балким смартфондо чуркайт деп айтсак болот. Терүү машинкаларына кайрылуунун сонун жери, биз машинкаларды компьютердик эмес деп байланыштырабыз, ошондуктан алар терүү процессине жардам бербейт. Бул тартылган контриванс үчүн өтө маанилүү болуп саналат.

Акырында, бизге адатта Шекспирдин чыгармалары чыгарыла турган жагы көрсөтүлөт. Биз Шекспирди башка белгилүү жазуучунун ордуна оңой эле алмаштыра алабыз. Балким, биз маймылдар Чарльз Диккенс, Джейн Остин, Эрнест Хемингуэй ж.б. Бул өзгөчө мааниге ээ эмес. Маңызы бул жазуу баарыбызга белгилүү болгон нерсе болушу керек жана биз эң сонун жазуу экенин моюнга алабыз.

Биз максат катары коюуну каалаган жазууну оңой эле алмаштыра алабыз.

Шекспирге кайрылуунун ыңгайлуулугу анын чыгармалары адам жазуусунун эң туу чокусунда же туу чокусунда деп чечмеленет. Анын ордуна биз биринчи класстын окуучусу жазган дилбаянды таап, аны максат катары колдонсок болот. Ишенсеңер да, ишенбесеңер да, ошол эле осуяттар дагы деле күчүндө. Маймылдардын баланын жазуусун кайталай алганы адамдар үчүн шыктандырарлык эмес. Кызыктуу нерселерди сактоо үчүн жазуу эң жогорку деңгээлде болушу керек.

Максаттуу жыйынтыктын варианты Шекспирдин бүткүл чыгармачылыгына эмес, анын белгилүү бир чыгармасына шилтеме кылуу болот. Сиз жакында көрө тургандай, бул иштин негизги маңызына анча деле маани бербейт. Мен көп адамдар эскертип келет деп ойлойм Hamlet маймыл терүү теоремасынын бир бөлүгү катары, балким, бул анын эң узун оюну болгондуктан, көлөмү 29,551 130,000 сөздү түзгөн (болжол менен XNUMX XNUMX тамгадан турат).

Анын каалаган пьесасы жетиштүү болмок.

Бүт контриванс ыктымалдыктын ар кандай мыйзамдарына көз каранды. Мүмкүн, сиз мектепте окуган статистика жана математика боюнча машакаттуу сабактарда ыктымалдыктардын нюанстары жөнүндө билсеңиз керек.

Келгиле, "Гамлет" деген сөздү Гамлеттин ошол белгилүү ырааттуулугунда ошол алты тамганы кокустуктан чыгаруу үчүн эмне керек экенин карап көрөлү.

Муну арифметикалык эсептөөнүн эң оңой жолу, бизде машинкада жеткиликтүү баскычтардын санынын оңой тегерек саны бар деп эсептөөдөн турат. Бизде 50 айырмаланган жана бирдей колдонулуучу баскычтары бар машинка бар дейли. Ар бир баскыч кадимки англис алфавитинин символдору сыяктуу белгилүү бир символду билдирет. Ачкычтар туш келди иретте жайгаштырылган деп ойлойлу жана биз Гамлеттин өзүнчө ачкычтарын башка баскычтарга караганда ошол спецификалык ачкычтарды терүүгө түрткү берүү үчүн белгилүү бир түзүлүшкө коюу менен кырдаалды бурмалаган жокпуз деп ойлойлу.

Ар бир баскыч өзүнөн мурун басылган баскычтан көз карандысыз түрдө басылган. Демек, 50 баскычтын ичинен кандайдыр бир баскычты басуу мүмкүнчүлүгү 1дөн 50 кокустук катары каралат. Ушул эле нерсе бардык баскычтарга жана терүү аракетинин бардыгына тиешелүү. Басылган бир баскычты эсептөө 1дөн 50 кокустук же бул 1/50.

Анда “H” тамгасын терүү мүмкүнчүлүгү 1/50, ал эми “а” тамгасын терүү мүмкүнчүлүгү 1/50, “м” тамгасын терүү мүмкүнчүлүгү 1/50 ж.б.у.с.

Бул:

• "Н" терүү ыктымалдыгы 1/50.
• Терилген "а" ыктымалдыгы 1/50.
• «m» терүү ыктымалдыгы 1/50.
• Терилген "l" ыктымалдыгы 1/50.
• Терилген "e" ыктымалдыгы 1/50.
• Терилген "t" ыктымалдыгы 1/50.

Стандарттык эреже же ыктымалдуулук мыйзамы, эгерде эки же андан көп окуялар бири-биринен толук статистикалык көз карандысыз болсо, алардын ыктымалдыктарын бири-бирине көбөйтүп, экөөнүн тең болушунун мүмкүнчүлүктөрүн эсептей алабыз деп айтылат. Бул алты тамгага байланыштуу ушундай кылсак болот.

Бизде мындай эсептөө бар: “H” (1/50) x “a” (1/50) x “m” (1/50) x “l” (1/50) x “e” (1/50) x "t" (1/50)

Башкача айтканда: (1/50) x (1/50) x (1/50) x (1/50) x (1/50) x (1/50)

Минускул саны 1/15,625,000,000 XNUMX XNUMX XNUMXге жетет.

Алты тамгадан турган "Гамлет" деген сөздү терүү мүмкүнчүлүгү 15 миллиарддын биринде, калганынын баары бирдей.

Бул коркунучтуу жагдайлар. Жана бул жөн гана белгилүү бир алты тамгадан турган сөздү терүү үчүн. Ушул эле эсептөөнү Гамлет пьесасынын 29,551 XNUMX сөзүнө колдонуп көрүңүз. Эгер сиз муну эсептөөнү чечсеңиз, анда сөздөрдүн ортосундагы боштуктарды эсепке алуу керек экенин түшүнүңүз.

Максаттуу чыгаруу канчалык узак болсо, тамгалардын жана сөздөрдүн так топтомун түзө алуу мүмкүнчүлүгүбүз ошончолук көбөйөт. Мүмкүнчүлүк барган сайын кичирейет. Мүмкүнчүлүктөр ушунчалык кичинекей болгондуктан, биз сүлгүгө ыргытып жибере жаздап, "эч качан" болбойт окшойт деп айтабыз ("эч качан" деген сөздү колдонууда этият болуңуз, анткени бул чоң талаш).

Мисалы, өлүүчү маймылды алалы.

Ар кандай кадыр-барктуу онлайн көрсөткүчтөрүнө ылайык, жапайы жаратылышта маймылдын демейки өмүрү болжол менен 40 жылды түзөт. Эгер сиз бул өмүрдүн узактыгын талкуулагыңыз келсе, биз жөн гана 100 санын колдонуп, өтө күмөндүү жогорку чек менен уланта алабыз. Маймыл, мисалы, жүз жыл бою тынымсыз машинкада терип, эс алганга, тамак ичкенге жана башка ушул сыяктууларды эске албаганда, маймыл төрөлгөндөн тартып акыркы демине чейин кылганы ушул деп ойлосо, дагы эле жеңишке жетти. жазууга да жардам бербейт Hamlet баары айтып берди (маймыл 100 жыл бою ар бир секунда тынымсыз баскычтарды терип турса, болжол менен 3,155,673,600 XNUMX XNUMX XNUMX баскычты басчу).

Өлгөн маймылдын оюнду кокустан кокустан терип бүтүшү өтө күмөндүү деп айтууга болот. Hamlet.

Сиз өлүүчү маймылдардын санын көбөйтсөңүз болот, бирок бул Гамлетти терүүгө каршы басымдуу мүмкүнчүлүктөрдү жокко чыгарбайт. Кээ бирөөлөр миң маймыл бар деп айтышат. Дагы бир ыкма миллион маймыл бар дейт. Алардын бардыгы 100 жашка чейин жашап, ар бири өз машинкасында бирден кокус баскычты секундасына бир баскыч менен тынымсыз темп менен теришти деп ойлосок, бул дагы эле пьесаны терүүдө статистикалык жактан көрүнүктүү кемчилик жаратпайт. Hamlet.

Мунун баарын ойлонуп көр.

Кандайдыр бир тилдүү, бул тапшырма үчүн миллион маймылды кайда жайгаштырмак элеңиз? Элестеткиле, машинкалар жүз жыл бою үзгүлтүксүз колдонулушу керек (эч ким каалабаган жана бул эски долбоорго тартууга даяр болгон миллион иштеген машинкаларды таба аласызбы?). Запастык машинкалардын көбү даяр болушу керек окшойт. Жана башка. Логистика укмуштуудай.

Мунун баары өлүүчү маймылдардын көбөйө албай турганы капа болуп көрүнөт Hamlet.

Бирок биз аларды өлбөс кылалы дейли. Ооба, биз аларга түбөлүк жашоого мүмкүндүк берген сыйкырдуу дарыларды беребиз. Бизге бирден ашык өлбөс маймылдын да кереги жок. Бирөө эле кылат. Бизде миң же миллион өлбөс маймылдар бар деп айтуу метафораны ого бетер кызыктуу кылышы мүмкүн.

Эгерде бизде түбөлүк жашай турган бир маймыл болсо, бул чексиз маймыл деп айтууга болот. Ал чексиз убакытка машинканын баскычтарын тыкылдата алат. Тиги маймыл жон эле кете берет. Ошого жараша пьесаны терууге мумкунчулук болсо да Hamlet Маймыл тынымсыз аракет кыла берет деген аспект кандайдыр бир учурда оюндун Hamlet дээрлик сөзсүз түрдө чыгарылат.

Эреже катары, нөл эмес шансы бар окуялардын ырааттуулугу, шансы өтө төмөн болсо да, биз акылга сыярлык макул болмокпуз, эгерде бизде чексиз убакыт болсо, дээрлик ишке ашат. калганынын баары бирдей. Математика жана статистика тармагында иштегендер саптарды же атүгүл 0 жана 1 экилик сандарын колдонуу аркылуу бир эле кароону сүрөттөөгө жакын болушат. Эгер сизде символдордун чектүү топтому болсо жана алардын чексиз саптары бар болсо, анда ар бир символ бар кокусунан бир калыпта тандалып алынган болсо, анда сиз дээрлик сөзсүз болоорун күтө турган чектүү сап бар.

Мунун бардыгында чоң кармаш бар.

Биз чектүү дүйнөдө жашап жатабыз. Эч кимибизде чексиз убакыт жок окшойт. Мен жасайм дегендер үчүн, рахмат. Менин калпагым сага барат.

Эгер сиз чектүү дүйнөнү терүүчү маймылдарга таңууласаңыз, анда сиз өзүңүздү бир топ катуу дубалга сүзүп жатканыңызды табасыз. Маймыл терүү теоремасынын анализи оюнга жетүү ыктымалдыгын көрсөтөт. Hamlet Чектүү убакыттын ичинде нөлгө жетишерлик жакын болгондуктан, кандайдыр бир жүйөлүү операциялык негизде анын болушу мүмкүн эмес. Адаттагы сүрөттөлүш, эгер сиз белгилүү ааламда канча атом болсо, ошончо маймылдарды колдонсоңуз жана алар Ааламдын убакыт аралыгы боюнча көптөгөн зиллиондогон жолу терип турса, сиз дагы эле акылга сыйбас кичинекей, акылга сыйбас чектерди көрүп жатасыз. ойноо Hamlet.

Маймылдарды терүү теоремасы абдан таң калыштуу жана көбүнчө биздин замандын эң мыкты жети ой экспериментинин катарына кирет. Интернетте көптөгөн анализдер бар болгондуктан, сиз теорема боюнча кошумча текшерүү жүргүзсөңүз болот. Бул ыктымалдуулукту жана статистиканы түшүнүүнүн жандуу жана жагымдуу жолу. Кургак сандар менен гана алектенгендин ордуна, сиз ошол кызыктуу сүйүүчү маймылдарды жана эски модадагы клик-кликтүү машинкаларды элестете аласыз.

Биз азыр генеративдик интеллектти маймылдардын жана машинкалардын табышмактарына киргизүүгө даярбыз.

Генеративдик AI маймылдарды терип жаткандыктан кыжырданат

Биз кылдаттык менен карап чыга турган негиз - ChatGPT сыяктуу генеративдик AI маймылдардын терүүчүсүнөн эч кандай айырмасы жок деген талаштуу доомат. Эгер ChatGPT же кандайдыр бир генеративдик AI өндүрө алат деп айтылат Hamlet же ушуга окшош белгилүү чыгармалар, бул толугу менен кокустуктун натыйжасы, ыктымалдуулук боюнча маймылдар көптөн бери бааланган жана терең урматталган Шекспирдин пьесасын терүүгө келгендей эле пайда болгон.

Кечиресиз, бул олуттуу тема боюнча туура эмес ой жүгүртүү.

Эмне үчүн экенин карап көрөлү.

Биринчиден, келгиле, генеративдик AI эмнеден тураарын карап көрөлү.

Эске салсак, мен мурда генеративдик AI - бул Интернетте жана башка окшош булактар ​​аркылуу бар текстте маалыматтарды окутуу үчүн алгоритмдерди колдонууну талап кылган программалык камсыздоо деп айтканымды эсиңизге сала кетели. Үлгү дал келүүнүн кеңири массивинде биз адамдар түзгөн миллиондогон аңгемелердин жана эсселердин арасында математикалык жана эсептөө жолу менен аныкталган үлгүлөр бар.

Сөздөрдүн өзүнчө эч кандай мааниси жок. Аларды объект катары ойло. Компьютердин ичинде алар биз токендер катары белгилеген сандар катары көрсөтүлөт. Алар башка сөздөрдү же токендерди бири-бири менен байланыштыруу үчүн ыңгайлуу каражат катары колдонулат, муну терең жана татаал статистикалык желе сымал структурада жасашат.

AI тармагындагы айрымдар бул "а" деп аталган нерседен башка эч нерсе эмес деп кооптонушат стохастикалык тоту куш.

Көрдүңүзбү, сөздөргө кандайдыр бир "мааниси" окшоштуктарды туташтырууга аракет кылбастан, бул жөн гана башка сөздөрдүн тегерегинде же жанында колдонулган сөздөрдүн кеңири индекси. Ал эми, биз адамдар сөздөрдүн табиятын жана маанисин "түшүнө алышат" деп ойлойбуз.

Сөзмө-сөз кат алышуулардын болушуна күнүмдүк мүмкүнчүлүгүңүздү карап көрүңүз. Сиз сөздү иштетүүчү программаңызда кадимки автотолтуруучу функцияны колдонгонуңузга окшоп, компьютер белгилүү бир сөздөн кийин, адатта, башка белгилүү бир сөз, ал өз кезегинде башка белгилүү бир сөз менен коштолорун математикалык эсептеп жатат. Ошентип, сиз көп учурда сүйлөм жаза баштай аласыз жана сөздү иштетүү пакети сүйлөмдүн кошумча сөздөрү кандай болорун болжолдойт.

Бул болжолдоо, анткени статистикалык жактан алганда, бул сүйлөмдүн кадимки сөздөрү болушу мүмкүн, бирок сиз айткыңыз келген дагы бир нерсе болушу мүмкүн, ошондуктан алдын ала жазгыңыз келген нерседен алыс. Алгоритм сиз сүйлөмдү болжолдонгон сөздөр менен бүтүргүңүз келет деп эсептей ала турган сөздөрдү колдонгон сүйлөмдөрдүн башка жетиштүү мисалдары бар. Бул темирдей эмес. Ошондой эле, бул эсептөө божомол менен байланышкан эч кандай "мааниси" жок.

Кээ бир AI изилдөөчүлөрү чыныгы интеллектке жетүү үчүн, көп учурда ойлоп табылган деп ырасташат Жасалма жалпы интеллект (AGI), Биз кандайдыр бир жол менен компьютерлерге “түшүнүүнүн” али ачыла элек же ойлоп табылган түрүн кодификациялашыбыз керек болот (AGI жана AGIге умтулуу жөнүндө көптөгөн билдирүүлөр үчүн менин тилкеме караңыз). Алар генеративдик AI боюнча мания туюктан башка нерсе эмес деп кооптонушат. Эсептөө тармактарынын көлөмүн көбөйтүү жана компьютерди иштетүүчү кубаттуулукту уламдан-улам көбөйтүп, генеративдик интеллектти мындан ары да өнүктүрүүгө аракет кылабыз. Мунун баары AGIге келгенде эч кандай майнап чыкпайт, дешет алар.

Кошумча жагымсыз жагдай, балким, бул туюк абалга умтулуу бизди туура же туура иш-аракеттен алаксытып жатат. Биз адашкан акыркы абалга эбегейсиз күч жана күч жумшайбыз. Албетте, генеративдик AI мимика трюктарында таң калыштуу болушу мүмкүн, бирок бул AGI менен эч кандай байланышы жок болушу мүмкүн. Биз баалуу көңүлдү текке кетирип, өзүбүздү алдап алышыбыз мүмкүн. Бул кызыктырган алаксытуудан улам биз AGIге кечиктирилип же жете албай калышыбыз мүмкүн.

Эмнеси болсо да, маймылдарды терүү максатында, келгиле, жалпы фракаларга кайрылалы.

Бул маанилүү факторлорду эске алышыбыз керек:

• 1) Сезимдүү жана сезимсиз
• 2) "Ойлоого" каршы ойлонуу
• 3) Чектелген ой жүгүртүү процесстери компьютерге негизделген алгоритмдерге жана үлгүлөрдү дал келтирүүгө каршы
• 4) Окутуудан өтпөгөн же үйрөтүлгөн эсептөө маалыматтарына каршы машыгууга жөндөмсүз

Келгиле, ошол факторлордун ар бирине токтололу.

Сезимдүү жана Сезимдүү эмес

Мен маймылдардын сезимтал жандыктар экенин моюнга алабыз деп ишенем. Канчалык акылдуу же жетишсиз экендигине карабастан, сиз алар экенин талашкыңыз келет; алар сезимтал экени талашсыз. Бул факт. Башкача эч ким акылга сыярлык түрдө күрөшө албайт.

Азыркы Жасалма интеллект сезимтал эмес. Мезгил, чекит.

Андан тышкары, биз AI сезимине эч кандай жакын эмеспиз деп ырастайм. Башкалар, албетте, макул болбошу мүмкүн. Бирок акылга сыярлык ар бир адам бүгүнкү AI сезимтал эмес дегенге кошулат. Өткөн жылы ошол Google инженери тарабынан жасалма интеллектуалдык интеллекттин эң жаңылыштык этикеткасын талдоо үчүн менин талкуумду караңыз: бул жерде шилтеме.

Ошентип, ынтызарлык менен терип жаткан маймылдар менен бүгүнкү генеративдик AI ортосундагы бир маанилүү айырма - маймылдар сезимтал жандыктар, ал эми AI жок. Анын үстүнө, бүгүнкү күндөгү AI менен сезимтал нерселерге салыштыруу көбүнчө тайгак болот. AIны антропоморфизациялоо тенденциясы бар. Мен бул оңой психикалык тузактын бизге түшүшүнө аракет кылуу жана алдын алуу үчүн, биз AI менен сезимдүү жандыктарды салыштыруудан алыс болушубузга чакырам, эгерде биз борттун үстүндө туруп, бул айырманы так аныктап, демаркация кылбасак.

Терип жаткан маймылдарды жана генеративдик AIди салыштырып жатканда, мындай демаркацияны жасагандар аз. Алар сиз бул айырма бар экенин түшүнөсүз деп ойлошот, же айырма бар экенине маани беришпейт, же алар бул жөнүндө ойлонушкан эмес ж.б.у.с.

"Ойлоо" эмес, ойлонуу

Мен маймылдар ойлоно алат деп айтаар элем. Алар ойлогон жандыктар. Алар канчалык ойлоно аларын биз оңой эле талаша алабыз. Сиз маймылдар ойлоно алат дегенге макул болушуңуз керек.

Бүгүнкү AI ар кандай түрдөгү, анын ичинде генеративдик AI, мен ойлогондой, адамдык жөндөмдүүлүккө көтөрүлбөйт. ой жүгүртүү.

Сезимге байланыштуу жаңы сөзүмдү кайталайм. Бул адаштыруучу жана мен бүгүнкү AI ойлоно алат деп айтуу туура эмес деп эсептейм. Тилекке каршы, адамдар муну ар дайым жасашат, анын ичинде AI изилдөөчүлөрү жана AI иштеп чыгуучулары. Мен бул дагы бир жолу өкүнүчтүү жана туура эмес антропоморфизация деп эсептейм. Сиз AI үчүн жок жана бул маселе боюнча жалпы коомчулукка туура эмес маалымат бере турган мүмкүнчүлүктөрдү же мүмкүнчүлүктөрдү берип жатасыз. Муну токтоткула.

Генеративдик AI - математикалык жана эсептөө касиеттеринин татаал желе сымал структурасы. Бул суктанарлык. Бул эмнеге жеткени таң калыштуу. Мен "ойлоонун" акылга сыярлык интерпретациясына ишенбейм, анткени биз ойлогондой, анын бардык даңкы менен бул AIга туура келет.

Чектелген ой жүгүртүү процесстери жана компьютерге негизделген алгоритмдер жана үлгүлөрдү дал келүү

Маймылдардын ой жүгүртүү процесстери чектелген.

Илимий адабияттарда маймылдардын мээси менен адамдын мээсин салыштыруу көп бар экендиги сизди кызыктырышы мүмкүн. Мисалы, бул изилдөөнү карап көрөлү: «Адамдын мээси биздин эң жакын тууганыбыз шимпанзенин мээсинен үч эсе чоң. Мындан тышкары, мээнин мээ кабыгы деп аталган бөлүгү – эс тутумда, көңүл бурууда, аң-сезимде жана ой жүгүртүүдө негизги ролду ойнойт – адамдарда шимпанзедеги бир аймакка караганда эки эсе көп клеткаларды камтыйт. Мээнин кабыгындагы мээ клеткаларынын түйүндөрү да эки түрдө ар кандай жүрүш-турушу менен айырмаланат» (баскы макалада eLife, Сентябрь 2016, "Мээ кыртышынын өнүгүүсүндөгү адам менен шимпанзенин нейрондук прогениторлорунун ортосундагы айырмачылыктар жана окшоштуктар").

Маймылдар адамдын ой жүгүртүүсү менен тең эмес экенин баарыбыз түшүнөбүз. Бул кереметтүү жандыктар сүйкүмдүү болушу мүмкүн жана таң калыштуу түрдө ойлоно алышат, буга шек жок. Алар жөн эле адамдын ой жүгүртүү деңгээлине көтөрүлбөйт. Маймылдар адамзатты басып алгандан кийин, мен муну айтканыма өкүнөм.

Мен бир аз мурун бүгүнкү AI ойлонбой турганын айтканмын. Мен AI жасап жаткан нерсени "ойлоо" деп атабоо керектигин баса белгиледим, анткени бул адашуу жана чаташтыруу.

Бул жерде генеративдик интеллект маймылдардан ашып түшүп, адам тарабынан иштелип чыккан алгоритмдердин негизинде жана адам чыгарган жазууларга негизделген компьютердик процесстерди колдонуу жагынан. Ойлонуучу маймылдын адамдар ойлоп тапкан жазма символдордун кеңири колдонулушун сиңирип алуу жана үлгү алуу мүмкүнчүлүгү аз же такыр жок. Маймылдардын мындай ой жүгүртүү жөндөмү жок.

Мен башка ойлорумду эске алып, мындай салыштырууну сунуш кылуудан тартынамын. Бирок, мен кандай божомолдор бар экенин жана бул анализди кантип туура жана ылайыктуу түрдө жүргүзүү керектигин ачык айтып жатам.

Үйрөтүлбөгөн же машыгууга жөндөмсүз жана эсептөө маалыматтары үйрөтүлгөн

Мен азыр айткандай, сиз ой жүгүртүүчү маймылды адамзаттын жазуу белгилерин кеңири колдонууга үйрөтө албайсыз. Сиз муну өтө чектелген негизде жасай аласыз жана изилдөөлөр маймылдардын жазылган символдор жөнүндө ойлоно аларын көрсөттү. Бул сөздөрдүн, сүйлөмдөрдүн жана бүтүндөй баяндардын кеңири үлгүлөрүн жаттап алуу жана кайталоо мүмкүнчүлүгүнө караганда алда канча аз.

Генеративдик AI - бул компьютерге негизделген статистикалык мимика, аны эсептөөчү маалыматтарды үйрөтүүгө болот. Биз чогулткан же тапкан кошумча тексттер сыяктуу көбүрөөк маалыматтарды бере берсек, табылган үлгүлөр барган сайын тереңдейт деген божомол жана үмүт бар. Мындан тышкары, тезирээк жана тезирээк компьютер микросхемаларын колдонуу жана иштетүү бул үлгүгө дал келүү жана жооп берүү мүмкүнчүлүктөрүн жогорулатат.

Төмөнкү сапты карап

Эгерде генеративдик AI спектаклди чыгара турган болсо Hamlet, бул эмнени билдирет?

Биринчиден, биз маалыматты окутуу учурунда окуя же оюн генеративдик AIге кошулганбы же жокпу, карап чыгышыбыз керек. Эгер ошондой болсо, генеративдик AI жөнүндө өзгөчө көрүнүктүү же көрүнүктүү эч нерсе жок.

AI изилдөөчүсү бир аз коркушу мүмкүн, анткени үлгүгө дал келүү, кыязы, сөздөрдү жаттап алгандыктан, чектен чыгып кеткен. Биз муну көбүнчө машина үйрөнүү чөйрөсүндө деп атайбыз ашыкча тууралоо окутуу учурунда колдонулган маалыматтарга. Адатта, сиз так сөздөрдүн үлгү болушун каалабайсыз, жалпыланган үлгү түзүлүшүн каалайсыз.

Мен өзүмдүн колонкаларымда кээде биз жекеликке кийлигишүүлөрдү жана жашыруун маалыматтардын ачыкка чыгышын көрүшүбүз мүмкүн деген кооптонууну талкууладым, эгерде генеративдик AI азыктанган маалыматтардын жалпыланган дал келүүсүнүн ордуна так дал келген учурларда, менин камтууумду караңыз: бул жерде шилтеме.

Экинчиден, оюн деп коёлу Hamlet генеративдик AI менен азыктанган эмес. Андан кийин Шекспирдин кайсы бир чыгармасы маалыматтарды окутуу учурунда сканерден өтпөдүбү деген маселе каралат.

Эгер ошондой болсо, анда бул оюн деп айтууга болот Hamlet Шекспирдин башка чыгармалары менен байланышкан үлгүлөрдүн негизинде даярдалышы мүмкүн, айрыкча, башка шилтемелер же эскертмелер бар болсо. Hamlet маалымат окутуу топтомунун башка жеринде. Булардын бардыгын стилди түзүү үчүн үлгүгө дал келүү аркылуу колдонсо болот Hamlet. Ырас, жаратууга жөндөмдүү Hamlet сөзмө-сөз, кенен жетүү, бир кыйла көз ачуучу жана таң калыштуу натыйжа болмок.

Үчүнчүдөн, эгерде генеративдик AI толугу менен өндүрүлгөн Hamlet жана эч качан Шекспир жөнүндө эч нерсе менен тамактанбаган болсом, бул таң калыштуу болмок. Бул сөзсүз түрдө машинкадагы ачкычтарды чукуп алуу кокустук мүнөзүнө окшош эмес. Биз Шекспирдин сөздөрү сөз экенин түшүнүшүбүз керек, ошондуктан алар генеративдик AI менен азыктанган тексттик окуялардын жана баяндардын кеңири массивинде табылган сөздөрдүн жыйындысынын бир бөлүгү. Сиз сөздөрдүн пайдубалынан жана сөздөрдүн ортосундагы байланыштардан баштап, мүмкүнчүлүктөрдү жакшыртасыз. Ошентсе да, бул сыяктуу бир нерсе болуп кетүү ыктымалдыгы абдан аз.

жыйынтыктоо

Сөздөрдү жана эсселерди чыгарууга келгенде, генеративдик AI бандиттерге айланып баратат, анткени ал адам ойлоп тапкан сөздөргө жана эсселерге негизделген (албетте, биз каталар, калптар жана AI галлюцинациялары менен так иштешибиз керек). AI чыгарылган сөздөрдү "түшүнбөйт". Ал жерде эч нерсе жок.

Акылдуу эсселерди жана толук окула турган жыйынтыктарды көрүү үчүн чексиз убакытты күтүүнүн кереги жок. Алар күн сайын жана бир баскычты басуу менен болот. Алар адамдардын жазгандарынын негизинде жасалган үлгүлөрдөн улам, жок эле дегенде, көпчүлүк учурда аралашпайт. Үлгү дал келүүсү андан ары кылдаттык менен жөнгө салынышы керек жана акырында таң калыштуу сөздөрдүн көбүн кыскартуу үчүн жетиштүү болушу керек, бул кантип иштеши тууралуу менин түшүндүрмөнү караңыз. бул жерде шилтеме. Бул жөндөө тынымсыз такталып турат жана баарыбыз генеративдик AI чыгарган нерселерге көбүрөөк таң калабыз.

Сөздөр жөн жерден тандалып алынган эмес. Сөздөр жөн жерден жазылган эмес. Кээ бир ыктымалдык аспектилери бар, мисалы, чыгарылган эссени түзүүдө кайсы сөздөрдү тандоо керек. Бирок бул дагы эле адам жазууларына негизделген жана ошондуктан, болжолдуу түрдө кокусунан эмес. Ал бир нече же бир нече сандагы сөз варианттарынын ичинен кокусунан тандоого негизделген, антпесе статистикалык жактан кийинки тандалган сөз же сөздөрдүн жыйындысы катары ишке ашырылышы мүмкүн.

Маймылдар мунун кайсы жерине кирет?

Бул терип жаткан маймылдар генеративдик AI менен салыштыруу үчүн негиз катары жагымдуу. Маймылдар өндүрөт Hamlet генеративдик AI өндүрүүгө каршы Hamlet. Бул кызыктуу сынак. Сиз чындыгында эч кандай сынак жок деп айтышыңыз мүмкүн. Адамзат тарабынан иштелип чыккан жана адамзаттын жазгандарына негизделген AI бул жагынан адилетсиз артыкчылыкка ээ.

бир эпизоддо маймылдарды терүү жөнүндө сөз кылып жатып Барт, Мистер Бернс маймылдарды жалдап, кеңседе терүү бассейнинин бир бөлүгү катары машинкаларда терүүнү чечет. Ал маймылдарды маймылдарды колдонууга, эгер мүмкүн болсо, адамдарды колдонууга эмес, өзүнүн кеңсесинде колдонууга сүйүнгөн түрү бар.

Шоунун күйөрмандары эмне болгонун эстеп калышы мүмкүн.

Мистер Бернс терилген барактардын бирин кармап, маймыл эмнени жазганын чыдамсыздык менен окуйт. Ал баракты үнүн чыгарып окуйт жана мындай дейт: "Бул эң сонун учур болчу, бул болгон бүдөмүк жолу» (б.а., чаташкан бир сөз бар, «бүдүрүк» же ушуга окшош бир нерсе). Ал «акылсыз маймылдарга» абдан ачууланып, алар эмнени чыгара аларын билбей, көңүлү калган болот.

Чарльз Дикендин “Эки шаардын жомогунун” ошол бөлүгүн маймыл терип жазса, биз кубанып, кубанышыбыз керек экенин билебиз. Мистер Бернс үчүн андай эмес.

Бул талкууга акыркы комментарий катары, балким, Чарльз Диккенс жазган толук сүйлөмдү колдонсок болот: “Бул мезгилдердин эң жакшысы, эң жаманы, акылмандыктын доору, акылсыздыктын доору болчу. ишеним доору, ишенбестик доору, жарык мезгили, караңгылык мезгили, үмүт жазы, үмүтсүздүктүн кышы эле».

Биз AI менен кайда бара жатканыбызды так билбейбиз. Кээ бирөөлөр нан кесилгенден берки эң жакшы нерсе болот дешет. Башкалар биз жасап жаткан AI адамзаттын аман калышына экзистенциалдык коркунуч алып келерин эскертишет. Бул, чынында эле, же убакыттын эң жакшысы же эң жаман учуру.

Генеративдик AI дал ушул сөздөрдү чыгарганына таң калбаңыз. Зоопаркта кокусунан машинка менен терип жаткан маймылдарды көрүп калсаң, таң каласың.

Сураныч, эгер ушундай болгонун көрсөңүз мага кабарлаңыз.

Мен мунун болушу үчүн көпкө күтүүгө даярмын, бирок чексиз эмес.