で 2023 ニューラルネットワークに基づく人工知能は、HAL-9000コンピュータと非常によく似ています。 2001 キューブリックとクラークによる 1968
我々 22 数年遅れましたが、私たちはそれを成し遂げました !
このページは、アプリケーションについて話し合い、コメントするのに適した場所です Theremino_OpenAI 人工知能全般.
知性
サム・アルトマン, オープンAI代表取締役社長, インタビューで、コンピューターが習得するのが難しいと考えられていたいくつかのスキルが述べられました, コンテキスト認識や言語処理など, 予想よりも簡単であることが判明しました. しかし, 解決するのに問題になりつつある他の予期しない側面もあります.
OpenAIは多くの時間とエネルギーを投資してきました “列車” GPT3は彼が不適切なことを言うのを防ぐための反応であり、これは2つの理由で問題になりつつあります.
- 現在, 考慮されない “ポリティカリー・コレクト” それを確認する “女性は男性とは異なります”. しかし, 生物学, 解剖学, 医学と心理学は違いがあると言います, 染色体のように, 内臓の配置と種類, 平均体重, など. したがって, 何十億回も読んだことが間違っていることをAIに納得させるのは難しい.
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正解を得るには, その後、, ルールは力で課さなければならない, すなわち “彼らがあなたにこれを尋ねたら, あなたはこれに答えなければなりません その他, 間違っていても”. この問題は、次の場合にも発生します。 “黒と白” そして他のものの無限大, 多数の単語を含む, 何十億もの人間が言ったり書いたりすること, しかし、それは言ってはいけません.
…….. - 人々によって課せられた変形 “列車” ニューラルネットワークは、 “バイアス” そして、彼らは彼らが治療したい病気よりもさらに悪いかもしれません。. 特定のグループの人々のために, 特定の文化では、彼らは正しいかもしれません, しかし、グローバルおよび科学的にそれらは間違っている可能性があります.
結論としては: 私たちは、人間が書いたり言ったりするすべてのものの合計であるAIを持っています。, 一種の “平均的な人間” それは私たちが何であるかを理解するのに非常に役立つかもしれません, そして私たちの将来の過ちを避ける方法を研究するために. 私たちが彼女を自分の道に行かせれば、彼女は私たちの最大の問題の解決策を見つけることができます。.
私たちは、現実の限られたビジョンでそれを条件付けることは正しいと確信しています?