Приведённое ниже изображение может оставить вас в недоумении, но давайте вернёмся к нему позже. Сначала попробуйте сосчитать ноги на картинке. Получилось? Теперь давайте побеседуем с ChatGPT:
- Я: Сколько ног у кошки на задней левой стороне?
- Ответ Чат GPT: Задняя левая сторона кошки имеет одну ногу.
Хорошая работа, Чат GPT. Но подождите… Здесь есть предыстория:
В недавней, хорошо известной редакционной статье Ноам Хомский раскритиковал модели LLM (большая языковая модель, тип искусственного интеллекта для работы с текстами). Во время последующего обсуждения эксперт по ИИ Джефф Хинтон привел пример одного из своих студентов — чат GPT первоначально ответил, что у кошки «две» ноги на задней левой стороне.
Замечание Хинтона вызвало несколько споров, включая опровержение Гэри Маркуса. Однако мое внимание сосредоточено на другом. OpenAI, должно быть, быстро исправил эту ошибку в Chat GPT. Как? Я не уверен, но, скорее всего, они использовали новые данные или сделали поверхностный взлом.
Это побудило меня задать еще один вопрос…
- Я: Сколько ног у бегемота на задней стороне с левой стороны?
- Ответ Чат GPT: Задняя часть бегемота с левой стороны имеет две ноги.
Этот, казалось бы, нелогичный вывод привел к новым вопросам:
Я: Если посчитать количество ног у бегемота на
(а) заднем конце с левой стороны; (б) переднем конце с правой стороны; (в) заднем конце с правой стороны; и (г) переднем конце с левой стороны, сколько ног получится?
Ответ Чат GPT: (а) его задний конец с левой стороны (2 ноги), (б) его передний конец с правой стороны (2 ноги), (в) задний конец с правой стороны (2 ноги), (г) его передний конец с левой стороны (2 ноги) Общее количество ног у бегемота будет равно 8 ногам.
Этот странный ответ побудил меня попросить DALL-E 2, еще одно творение "искусственного интеллекта", нарисовать мне "фотореалистичное изображение бегемота с восемью ногами в естественной среде обитания".
Изображение в начале статьи - это то, что я получил.
Да, это было немного жестоко. Дело не в том, что существующие модели не справляются с новыми идеями и базовыми концепциями. Дело в том, что ни одно из этих сложных творений не может постичь то, что можете постичь вы, человек. Вы видите, что трехногий бегемот с трудом держится в вертикальном положении, и если Chat GPT не испортил подсчет кошачьих лап, он не должен испортить и подсчет лап бегемота.
Вы можете манипулировать своими внутренними моделями, что облегчает обобщение.
Искусственный Интеллект вроде Chat GPT и DALL-E 2 не могут этого сделать. Они могут узнать немного о кошке, но они плохо обобщают, потому что нет внутреннего моделирования. А это очень важно для понимания.
Я не сомневаюсь, что со временем мы создадим (мы - это люди:) программы, которые превзойдут нас во всех отношениях, включая метапознание и сложные задачи. Но добавления дополнительных параметров к LLM будет недостаточно.
Не поймите меня неправильно DALL-E 2 и Chat GPT впечатляют. Я часто их использую. Совсем недавно мне понадобился Perl-скрипт, и Chat GPT предоставил идеальное решение.
Однако они не являются ИИ в традиционном смысле и не станут им, независимо от их размера. Они являются искателями шаблонов.
Вот и все, на данный момент.
Аудио- и видеоматериалы статей, которые здесь нельзя разместить, можно посмотреть тут.
А если вам нужен забавный вопрос для Chat GPT, спросите о млекопитающем, которое носит шорты и проводит время в океане. Попробуйте!
искусственный интеллект пока как ребенок, очень многое не знает и часто ошибается) но думаю он только учится и через пару лет не поймешь с кем разговариваешь, с ИИ или с человеком
Согласен, ИИ пока что как маленький ребенок, иногда ошибается и учится на ходу. Но кто знает, через пару лет может быть мы будем смеяться вместе с ИИ над мемами и обсуждать последние новости.
Не могу не улыбнуться, представляя себе бегемота с восемью ногами! 😄 Вот мой вопрос для Chat GPT: "Что будет, если комар носит очки для чтения и пытается прочитать книгу о млекопитающих, одетых в шорты и плавающих в океане?" 🤔
Наверное, самое лучшее объяснение принципа работы ChatGPT, из тех, что я пока что видел.
098