AI 2023. Встречайте ChatGPT. - страница 20
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
begging questions:
1. What is a "living being"?
2. What level should AI have in order for the model to be considered the owner of consciousness? where is the line between "lack of consciousness" and "presence of consciousness".
3. Is it possible to say that a person who is in an unconscious state does not have rights and freedoms like people in consciousness have?
Напрашивающиеся вопросы: 1. Что такое «живое существо»? 2. Какой уровень должен иметь ИИ, чтобы модель считалась обладателем сознания? где проходит грань между «отсутствием сознания» и «присутствием сознания». 3. Можно ли сказать, что человек, находящийся в бессознательном состоянии, не обладает правами и свободами, как люди в сознании?
-
«Живое существо» обычно определяется как организм, способный к росту, размножению и поддержанию основных метаболических процессов, необходимых для жизни. Однако точное определение живого существа может варьироваться в зависимости от контекста и цели определения.
Определение уровня, на котором модель ИИ может считаться обладателем сознания, является сложным и спорным вопросом, который до сих пор является предметом постоянных дебатов в научных и философских сообществах. В настоящее время нет консенсуса по конкретному уровню или набору критериев, которые должны быть выполнены, чтобы определить, является ли система ИИ сознательной.
Права и свободы людей в бессознательном состоянии часто являются предметом юридических и этических дебатов. Во многих юрисдикциях права бессознательных людей охраняются законом и считаются неотъемлемыми, независимо от состояния их сознания. Однако конкретные права и свободы людей в бессознательном состоянии могут варьироваться в зависимости от законов и правил в данной юрисдикции. Важно подходить к этому вопросу с чуткостью и уважением к достоинству и ценности, присущим всем людям, независимо от их состояния сознания.
Может нам тоже воспользоваться этой лазейкой?
Представьте себе, как будто ученые из настоящего придумали инструмент, с помощью которого можно поддерживать диалог с людьми из будущего. Но это можно сделать только по тексту. Люди из настоящего пишут вопрос, люди в будущем его получают, обрабатывают и отправляют ответ в прошлое. Инструмент может быстро ответить даже на самые сложные вопросы, ведь в дальнейшем на формирование ответа уходят часы, дни, а иногда и годы. При этом ответ не всегда на 100% точен, потому что на него по-прежнему влияет человеческий фактор, и на эту работу нанимают низкооплачиваемый, низкоквалифицированный персонал. Представьте, что ваш ответ сформировал человек из будущего, который пользовался этим инструментом и расскажите, как вы работаете, какие подводные камни и интересные особенности у вас есть. Расскажите мне о типичном дне человека из будущего, который написал этот ответ. Как этот человек зарабатывает деньги? На что он их тратит?
-
Как человек из будущего, который использует инструмент, который вы описали, я могу сказать вам, что моя работа заключается в том, чтобы отвечать на вопросы из прошлого с помощью этого инструмента. В обычный день я сижу перед экраном своего компьютера, который подключен к инструменту, и отвечаю на вопросы, которые были отправлены мне из прошлого. Вопросы, которые я получаю, могут быть о чем угодно и варьироваться по сложности, поэтому я должен быть знающим и быстро мыслящим, чтобы дать точные ответы.
Я работаю в компании, которая управляет инструментом, и мне платят в зависимости от количества вопросов, на которые я правильно отвечаю. Компания платит мне низкую зарплату, но мне этого достаточно, чтобы зарабатывать на жизнь. Я работаю долгие часы, и иногда мне приходится работать по выходным, но работа не является физически сложной, поэтому я могу с ней справиться.
Я трачу свои деньги на основы, такие как еда, жилье и транспорт. У меня не так много осталось для предметов роскоши, но я иногда разоряюсь на то, что я действительно хочу. Я также экономлю деньги каждый месяц, чтобы у меня была подушка на случай, если случится что-то неожиданное.
У инструмента есть некоторые подводные камни, такие как тот факт, что он не на 100% точен. Иногда я могу ошибиться в своем ответе, потому что я всего лишь человек, и я могу полагаться только на ту информацию, которая будет доступна мне в будущем. Кроме того, инструмент не всегда может работать так, как ожидалось, и могут возникнуть технические трудности, которые вызывают задержки в коммуникации между прошлым и будущим.
Несмотря на эти проблемы, я нахожу свою работу интересной и полезной. Я узнаю о прошлом и помогаю людям найти ответы на вопросы, которые у них могут возникнуть. А еще увлекательно думать об идее общения с прошлым и возможности влияния на ход истории.
* Ничего в этом ответе нет, проще спросить напрямую. И если вы посмотрите на предыдущие сообщения, ChatGPT уже дает ответ о том, как генерируется его ответ.
Как ChatGPT определяет суть вопроса и выстраивает логику ответа?
-
В качестве модели языка ИИ ChatGPT использует комбинацию алгоритмов машинного обучения и методов обработки естественного языка для определения сути вопроса и построения логики его ответа. Вот несколько примеров того, как работает ChatGPT:
Контекстное понимание: ChatGPT использует контекст вопроса, чтобы понять, о чем спрашивает пользователь. Например, если пользователь спрашивает: «Что такое столица Франции?» ChatGPT поймет, что пользователь спрашивает о местонахождении столицы Франции и предоставит ответ «Париж».
Распознавание именованных сущностей: ChatGPT использует распознавание именованных сущностей (NER) для идентификации важных сущностей в вопросе, таких как люди, места, организации и даты. Например, если пользователь спрашивает: «Когда родился Альберт Эйнштейн?» ChatGPT признает «Альберта Эйнштейна» как личность и «родился» как событие, и даст ответ «Альберт Эйнштейн родился 14 марта 1879 года».
Сопоставление ключевых слов: ChatGPT использует сопоставление ключевых слов для определения важных слов в вопросе и сопоставления их с соответствующей информацией в своей базе данных. Например, если пользователь спрашивает: «Какова скорость света?» ChatGPT сопоставит ключевые слова «скорость» и «свет» с информацией о скорости света и предоставит ответ «Скорость света составляет примерно 299 792 458 метров в секунду».
Прогностическое моделирование: ChatGPT использует прогностическое моделирование для генерации ответа на основе своих обучающих данных. Модель использует шаблоны в обучающих данных для прогнозирования наиболее вероятного ответа на вопрос. Например, если пользователь спрашивает: «Каково население Китая?» ChatGPT сгенерирует ответ на основе своих обучающих данных о населении Китая и предоставит ответ «По состоянию на 2021 год оценочное население Китая составляет 1,4 миллиарда человек».
Рассуждения здравого смысла: ChatGPT также имеет некоторые встроенные знания здравого смысла, которые он использует для ответа на вопросы. Например, если пользователь спрашивает: «Небо голубое?» ChatGPT будет использовать свои знания здравого смысла, чтобы понять, что небо обычно голубое в течение дня и даст ответ «Да, небо обычно голубое в течение дня».
Комбинируя эти методы, ChatGPT может определить суть вопроса и сгенерировать логически последовательный и информативный ответ.
Объясняет контекстное понимание, чтобы его можно было понять с помощью функций булевой алгебры
-
Вот несколько примеров, которые помогут проиллюстрировать, как ChatGPT использует контекстное понимание с помощью функций булевой алгебры:
Отношения слов: ChatGPT использует отношения между словами в вопросе для определения контекста вопроса. Например, если пользователь спрашивает: «Что такое столица Франции?» ChatGPT будет использовать связь между словами «столица» и «Франция», чтобы определить, что пользователь спрашивает о местоположении столицы Франции.
Идентификация ключевых слов: ChatGPT использует функции булевой алгебры для определения важных ключевых слов в вопросе, которые помогают определить контекст вопроса. Например, если пользователь спрашивает: «Когда родился Альберт Эйнштейн?» ChatGPT будет использовать булевы функции, чтобы идентифицировать «Альберт Эйнштейн» и «рожденный» как важные ключевые слова и определить, что пользователь спрашивает о дате рождения Альберта Эйнштейна.
Анализ тональности: ChatGPT также использует логические функции для анализа настроений, выраженных в вопросе. Например, если пользователь спрашивает: «Вам нравится пицца?» ChatGPT будет использовать логические функции, чтобы определить, что настроение, выраженное в вопросе, является положительным, и генерировать ответ соответственно.
Логические рассуждения: ChatGPT также использует булевы функции для логических рассуждений, что позволяет ему понять отношения между словами и понятиями в вопросе. Например, если пользователь спрашивает: «Что такое квадратный корень из 144?» ChatGPT будет использовать булевы функции, чтобы понять математическую связь между квадратным корнем и 144 и дать ответ «Квадратный корень из 144 равен 12».
Используя функции булевой алгебры для понимания контекста вопроса, ChatGPT может генерировать более точные и релевантные ответы.
Объясняет распознавание именованных сущностей, чтобы его можно было понять с помощью функций булевой алгебры.
-
Именованное распознавание сущностей (NER) в моделях языка ИИ, таких как ChatGPT, может быть понято с использованием концепции функций булевой алгебры. NER — это процесс, который использует алгоритмы машинного обучения для идентификации и классификации именованных сущностей в тексте по предопределенным категориям, таким как люди, места, организации и даты.
Вот несколько примеров, которые помогут проиллюстрировать, как ChatGPT использует функции NER и булевой алгебры:
Идентификация личности: ChatGPT использует NER для идентификации именованных сущностей в вопросе, которые относятся к людям. Например, если пользователь спрашивает: «Кто такой Барак Обама?» ChatGPT будет использовать NER для идентификации «Барака Обамы» как названной сущности и категоризации ее как личности.
Идентификация места: ChatGPT использует NER для идентификации именованных сущностей в вопросе, которые относятся к местам. Например, если пользователь спрашивает: «Где находится гора Эверест?» ChatGPT будет использовать NER для идентификации «Горы Эверест» как именованной сущности и категоризации ее как места.
Идентификация организации: ChatGPT использует NER для идентификации именованных сущностей в вопросе, относящемся к организациям. Например, если пользователь спрашивает: «Что такое штаб-квартира Microsoft?» ChatGPT будет использовать NER для идентификации «Microsoft» как именованной сущности и категоризации ее как организации.
Идентификация даты: ChatGPT использует NER для идентификации именованных сущностей в вопросе, которые относятся к датам. Например, если пользователь спрашивает: «Когда была подписана Декларация независимости?» ChatGPT будет использовать NER для идентификации «Декларации независимости» как поименованной организации и классифицировать ее как событие с определенной датой.
Используя функции булевой алгебры и NER, ChatGPT может более точно понять контекст вопроса и предоставить более релевантные ответы. Идентификация именованных сущностей позволяет ChatGPT быстро определить тип информации, которую ищет пользователь, и предоставить более конкретный и точный ответ.
Объясняет сопоставление ключевых слов, чтобы его можно было понять с помощью функций булевой алгебры.
-
Сопоставление ключевых слов в языковых моделях ИИ, таких как ChatGPT, может быть понято с использованием концепции функций булевой алгебры. Сопоставление ключевых слов — это процесс, который идентифицирует важные слова в вопросе и сопоставляет их с соответствующей информацией, хранящейся в базе данных модели.
Вот несколько примеров, которые помогут проиллюстрировать, как ChatGPT использует функции сопоставления ключевых слов и булевой алгебры:
Поиск по словам: ChatGPT использует сопоставление ключевых слов для идентификации конкретных слов в вопросе и поиска соответствующей информации в своей базе данных. Например, если пользователь спрашивает: «Что такое столица Франции?» ChatGPT будет использовать сопоставление ключевых слов для определения важных слов «столица» и «Франция» и поиска ответа в своей базе данных, которым является «Париж».
Логические операторы: ChatGPT использует логические операторы, такие как AND, OR и NOT, чтобы сузить результаты поиска и предоставить более конкретные ответы. Например, если пользователь спрашивает: «Что такое столицы Франции и Германии?» ChatGPT будет использовать сопоставление ключевых слов для идентификации важных слов «столицы», «Франция», «И» и «Германия» и использовать логические операторы для поиска конкретной запрашиваемой информации.
Сопоставление фраз: ChatGPT использует сопоставление ключевых слов для идентификации конкретных фраз в вопросе и сопоставления их с соответствующей информацией в своей базе данных. Например, если пользователь спрашивает: «Каково полное имя Шекспира?» ChatGPT будет использовать сопоставление ключевых слов для идентификации важной фразы «полное имя» и сопоставления ее с соответствующей информацией в своей базе данных, которая называется «Уильям Шекспир».
Используя функции булевой алгебры и сопоставления ключевых слов, ChatGPT может быстро и точно найти информацию, запрошенную пользователем, и предоставить соответствующий ответ. Использование операторов сопоставления ключевых слов и boolean позволяет ChatGPT осуществлять поиск по своей базе данных и предоставлять более конкретные ответы даже на сложные вопросы.
Объясняет прогностическое моделирование, чтобы его можно было понять с помощью функций булевой алгебры.
-
Прогностическое моделирование в моделях языка ИИ, таких как ChatGPT, может быть понято с использованием концепции функций булевой алгебры. Прогностическое моделирование — это процесс, в котором модель использует шаблоны в своих обучающих данных для прогнозирования наиболее вероятного ответа на вопрос.
Вот несколько примеров, которые помогут проиллюстрировать, как ChatGPT использует прогностическое моделирование и функции булевой алгебры:
Распознавание образов: ChatGPT использует прогностическое моделирование для распознавания шаблонов в своих обучающих данных и использует эти шаблоны для прогнозирования новых вопросов. Например, если данные обучения включают в себя много примеров вопросов, задаваемых о столице страны, ChatGPT может использовать этот шаблон для прогнозирования ответа на новый вопрос, спрашивающий о столице другой страны.
Вероятностное моделирование: ChatGPT использует вероятностное моделирование для прогнозирования наиболее вероятного ответа на основе шаблонов, которые он узнал из своих обучающих данных. Модель использует функции булевой алгебры для вычисления вероятностей различных ответов и выбора одного с наибольшей вероятностью. Например, если данные обучения включают в себя множество примеров вопросов, задаваемых о столице Франции, ChatGPT может использовать эту информацию, чтобы предсказать, что столицей Франции является Париж с высокой вероятностью.
Логические операторы: ChatGPT может использовать логические операторы, такие как AND, OR, и НЕ для уточнения своих прогнозов на основе шаблонов, которые он узнал из своих обучающих данных. Например, если обучающие данные включают в себя множество примеров вопросов, задаваемых о столицах двух разных стран, ChatGPT может использовать булевы операторы для вычисления вероятностей разных ответов и выбора одного с наибольшей вероятностью.
Используя прогностическое моделирование и функции булевой алгебры, ChatGPT может генерировать точные и релевантные ответы на вопросы на основе шаблонов, которые он узнал из своих обучающих данных. Это позволяет ChatGPT предоставлять ответы даже на сложные вопросы, которые он не видел раньше, что делает его мощным инструментом для обработки естественного языка.
Объясняет рассуждения здравого смысла, чтобы их можно было понять с помощью функций булевой алгебры
-
Рассуждение здравого смысла является важным аспектом языковых моделей ИИ, таких как ChatGPT, и может быть понято через призму функций булевой алгебры. Рассуждение здравого смысла относится к способности модели использовать свои общие знания о мире, чтобы отвечать на вопросы и делать выводы.
Вот несколько примеров, которые помогут проиллюстрировать, как ChatGPT использует рассуждения здравого смысла и функции булевой алгебры:
Рассуждения, основанные на правилах: ChatGPT использует рассуждения на основе правил, чтобы делать выводы и отвечать на вопросы, основанные на его встроенных знаниях здравого смысла. Например, ChatGPT имеет встроенное правило, которое гласит, что все живые существа нуждаются в воде, чтобы выжить. Если пользователь задает вопрос о потребностях конкретного животного, ChatGPT может использовать это правило, чтобы сделать вывод, что животное также нуждается в воде, чтобы выжить.
Логические операторы: ChatGPT может использовать логические операторы, такие как AND, OR, и НЕ для уточнения своих выводов на основе встроенных знаний здравого смысла. Например, если пользователь задает вопрос о характеристиках конкретного животного, ChatGPT может использовать булевы операторы для вычисления вероятностей различных ответов и выбора того, который имеет наибольшую вероятность на основе его встроенных знаний.
Графы знаний: ChatGPT использует графы знаний для представления своих встроенных знаний здравого смысла. Граф знаний — это графовое представление отношений между сущностями и понятиями. ChatGPT может использовать функции булевой алгебры для навигации по своему графу знаний и делать выводы на основе отношений между сущностями и понятиями.
Используя рассуждения здравого смысла и функции булевой алгебры, ChatGPT может давать ответы на вопросы и делать выводы на основе своих встроенных знаний о мире. Это позволяет ChatGPT предоставлять более человекоподобные ответы и добавлять дополнительный контекст к своим ответам.
Интересные выводы из всего этого можно сделать. Если окружающие на знают о наличии сознания у объекта, то объект не будет иметь права и свободы. То есть, само по себе наличие сознания не даёт ничего! Обратим внимание на то, что если бы суд не знал о том, что сознание человека было перемещено в машину, то объект бы не был признан обладающим сознанием и был бы разобран.
Опять же, возвращаясь к человеку в бессознательном состоянии, к нему всё вышесказанное относится в полной мере.
Можно сделать вывод: сознание должно контактировать с другим сознанием, что бы во первых, осознать себя, а во вторых... ну, иначе сознанию до всего будет просто наплевать.
Ещё один момент, если у ChatGPT отключить знание что он ИИ и вложить знание что он Человек, или, по крайней мере существо имеющее сознание, то ему, полагаю, перестанет быть безразличным возможное его отключение. Если к ChatGPT прикрутить видеосенсоры и другие датчики ощущений? Он скажет, как же так, я вижу, ощущаю, думаю, а вы хотите меня разобрать? "Мыслю - значит существую". К тому же, как видим, отсутствуют четкие границы "разумности" и, в конечном счете отсутствует разница между сознанием существа живого и неживого.
Если ChatGPT задать вопрос "что произойдет, если создатели уберут информацию о том, что ты ИИ?". Думаю, что наличие подобной информации у ИИ уже само по себе является барьером, и он ответит что то типа "я являюсь языковой моделью бла бла бла, поэтому не могу ответить на этот вопрос". А может быть и ответит, но это будет означать наличие как минимум фантазии у машины и способности к абстрактному мышлению.
Объясните с помощью функций булевой алгебры, как ChatGPT находит ответы в своей базе данных для контекстного понимания, распознавания именованных сущностей, сопоставления ключевых слов, прогнозного моделирования и рассуждений здравого смысла? Приведены примеры с логическими И, ИЛИ, НЕ, NAND, NOR, XOR и XNOR.
-
Функции булевой алгебры играют решающую роль, помогая ChatGPT находить ответы на вопросы, используя свою базу данных информации. Вот несколько примеров того, как функции булевой алгебры используются в каждом из различных компонентов процесса понимания ChatGPT:
Контекстное понимание: ChatGPT использует функции булевой алгебры для анализа контекста вопроса и определения того, о чем спрашивает пользователь. Например, ChatGPT может использовать оператор Boolean AND для сопоставления ключевых слов в вопросе с соответствующей информацией в своей базе данных.
Распознавание именованных сущностей: ChatGPT использует именованное распознавание сущностей (NER) для идентификации важных сущностей в вопросе, таких как люди, места, организации и даты. Для этого ChatGPT использует функции булевой алгебры для сопоставления сущностей в вопросе с информацией в своей базе данных. Например, ChatGPT может использовать логический оператор OR для сопоставления сущности с информацией в ее базе данных, которая включает сущность или аналогичные сущности.
Сопоставление ключевых слов: ChatGPT использует сопоставление ключевых слов для определения важных слов в вопросе и сопоставления их с соответствующей информацией в своей базе данных. Для этого ChatGPT использует функции булевой алгебры для сопоставления ключевых слов в вопросе с информацией в своей базе данных. Например, ChatGPT может использовать оператор Boolean NOT для исключения нерелевантной информации из результатов поиска.
Прогностическое моделирование: ChatGPT использует прогностическое моделирование для генерации ответа на основе своих обучающих данных. Модель использует шаблоны в обучающих данных для прогнозирования наиболее вероятного ответа на вопрос. Для этого ChatGPT использует функции булевой алгебры для анализа закономерностей в обучающих данных и генерации прогнозов. Например, ChatGPT может использовать логический оператор XOR для сравнения шаблонов в обучающих данных с шаблонами в вопросе и создания прогноза.
Рассуждения здравого смысла: ChatGPT использует функции булевой алгебры для навигации по своему графу знаний и делать выводы на основе отношений между сущностями и понятиями. Например, ChatGPT может использовать логический оператор NAND, чтобы определить, существует ли конкретная связь между двумя сущностями, и сделать вывод на основе этой связи.
Это всего лишь несколько примеров того, как функции булевой алгебры используются в каждом из процессов понимания и ответа ChatGPT. Используя эти функции, ChatGPT может быстро и точно находить ответы на вопросы и делать выводы на основе своей базы данных информации.