De ChatGPT-taskforce zal door Europa worden opgericht
Het orgaan dat de nationale privacywaakhonden van Europa verenigt, zei donderdag dat het een taskforce heeft opgericht die zich specifiek bezighoudt met ChatGPT
Hoe helpt de AI-revolutie ons de meest fundamentele vragen van de filosofie te beantwoorden? (Deel 2)
Wie ik ben? Waar ben ik voor geboren? AI-revolutie door de ogen van technologie-expert Kaifu-Lee, deel 2 zal je helpen de antwoorden op deze twee eeuwige menselijke vragen te blijven ontdekken. Hoe heeft AI zich, na het mislukken van de eerste twee golven, tot nu toe verder ontwikkeld en ontwikkeld? Heeft AI vandaag de dag voldoende macht om de wereld over te nemen, zoals sommigen voorspellen?
Samenvatting van deel 1: mechanismen van de eerste twee golven van kunstmatige intelligentie in de wereld: systemen gebaseerd op denkregels (eerste golf), statistische modellen en machinaal leren (tweede golf)
DEEL 2: De derde golf van Al en het opnieuw evalueren van de ware capaciteiten van Al vandaag.
De derde golf van AI: een door hardware aangedreven explosie
Tijdens de eerste golf had ik (auteur Kai-fu Lee) het geluk computerwetenschapper en psycholoog Roger Schank te leren kennen. Sterker nog, een van zijn studenten was mijn begeleider tijdens mijn masterjaren. De bovenstaande experimenten hebben mij doen geloven dat expertsystemen niet schaalbaar zijn en dat onze hersenen misschien niet werken zoals we dachten dat ze zouden doen. Ik besefte dat we, om ons besluitvormingsproces te vereenvoudigen, 'als, dan, anders' gebruikten als een taal die mensen begrijpen, maar onze hersenen zijn complex, veel ingewikkelder dan dat.
Tijdens de tweede golf, tijdens mijn proefschrift en doctoraalstudie, las ik het werk van Judea Pearl over Bayesiaanse netwerken. Ik werd sterk beïnvloed door vooraanstaande wetenschappers bij IBM, waaronder Dr. Fred Jelinek, Peter Brown en Bob Mercer. Ze hebben hun stempel gedrukt op het mainstream maken van statistische methoden, niet alleen in spraak, maar ook in automatische vertaling (in de jaren 80 en 90 van de 20e eeuw). Ik ben hen veel dank verschuldigd. We zitten nog steeds vast, maar dat komt niet omdat de technologie verkeerd is. De waarheid is dat statistische methoden volkomen accuraat zijn.
Eind jaren tachtig, terwijl ik bij Carnegie Mellon aan verborgen Markov-modellen werkte, werkte Geoff Hinton aan neurale netwerken die hij 'Time-delayed neural networks' noemde. Aangenomen wordt dat het de eerste versie is van de complexe neurale netwerken die nu in de volksmond bekend staan als deep learning, een dominante technologie vandaag de dag.
Maar waarom is de golf van neuraal en statistisch machinaal leren nog niet van de grond gekomen? Achteraf gezien had deze golf niets met technologie te maken, het grootste deel van de technologie was al uitgevonden. Het probleem is alleen dat we niet genoeg trainingsgegevens hebben. Onze hersenen werken op een heel andere manier dan deep learning-machines. Om deep learning-machines te kunnen opstarten, moeten we ze op elk niveau meer trainingsgegevens geven dan mensen. Mensen kunnen honderden gezichten zien voordat ze mensen beginnen te herkennen, maar diepgaande neurale netwerken willen miljarden gezichten zien om bedreven te worden in herkenning.
Als ze eenmaal vaardig worden, zullen ze natuurlijk beter zijn dan mensen. Dat was voorspeld. Maar destijds beschikten we eenvoudigweg niet over voldoende trainingsgegevens en ook niet over voldoende rekenkracht om deze ontdekte technologieën naar de allernieuwste ontwikkelingen te brengen. Google begint zich te realiseren dat je om te kunnen zoeken veel machines tegelijk nodig hebt. Toen zagen Jeff Dean (de computerwetenschapper die aan het hoofd staat van de AI-divisie van Google) en andere mensen bij Google dat je, als je eenmaal die parallelle machines had, veel meer kon doen dan zoeken. Je kunt er AI bovenop bouwen. Om AI te bouwen heb je speciale chips nodig die gespecialiseerd zijn in het goed doen ervan. Toen kwamen de GPU's van Nvidia en bouwde Google zijn eigen TPU's. Dat is een opwindende vooruitgang. Het gebeurde zo dat Google het zoeken oppikte en de zoekservers nodig had, en ze kregen Jeff Dean. Dat heeft geleid tot massaal parallelle GPU- of TPU-gebaseerde leerarchitecturen die kunnen leren van veel gegevens uit één enkel gebied (GPU's zijn processors die zijn samengesteld uit duizenden kleinere, beter presterende kernen die veel taken tegelijkertijd kunnen verwerken, vergeleken met een conventionele CPU met slechts een paar cores geoptimaliseerd voor continue sequentiële verwerking).
(Foto: Anand Tech)
Nieuwe technologieën zijn geëvolueerd op basis van de hierboven genoemde enorm parallelle machine learning-architecturen, en deze architecturen draaien op nieuwe GPU’s en versnellers. Steeds meer mensen kunnen apparaten trainen om gezichten te herkennen, stemmen te herkennen, afbeeldingen te herkennen en AI toe te passen bij zoeken en voorspellen. Er zijn steeds meer internetgegevens beschikbaar. Amazon gebruikte deze gegevens om te voorspellen wat klanten wilden kopen. Google gebruikt gegevens om te voorspellen op welke advertenties u waarschijnlijk zult klikken en waarvoor u waarschijnlijk zult betalen. Microsoft maakt er ook gebruik van. In China hebben we Tencent en Alibaba. Veel toepassingen zijn geboren op basis van enorme hoeveelheden internetgegevens.
Terwijl de technologie zich ontwikkelde, waren Geoff Hinton, Yann LeCun en Yoshua Bengio drie mensen die bleven werken aan neurale netwerken, hoewel ze begin jaren 2000 niet langer mainstream waren. In de jaren 80 is dat werk nieuw. en baanbrekende statistieken hebben aangetoond dat deze netwerken niet schaalbaar zijn. Dus lieten financieringsinstanties ze in de steek, conferenties stopten met het accepteren van onderzoek ernaar, maar deze drie onderzoekers hielden het draaiende met een beetje geld om betere algoritmen te verfijnen en te ontwikkelen. En toen verschenen er meer gegevens. Er kwam een doorbraak met de creatie van nieuwe algoritmen, ooit "complexe neurale netwerken" genoemd, en tegenwoordig bekend als "deep learning".
De reeks technologieën afgeleid van de drie bovenstaande professoren begon zich te verspreiden in de AI-industrie. Spraakherkenningssystemen ontworpen door toonaangevende bedrijven winnen van menselijke capaciteiten, en hetzelfde gebeurt met gezichtsherkennings- en beeldherkenningsbedrijven. Er zijn aanwijzingen dat e-commerce, gebruikers-/sprekeridentificatie wordt toegepast op internetgegevens, hogere voorspellingen voor Amazon, waardoor ze meer geld krijgen; betere voorspellingen voor Facebook over hoe nieuwsfeeds worden gerangschikt; Betere zoekresultaten van Google. Tegen het einde van de jaren 2000 begonnen diepe neurale netwerken populair te worden bij Google en zijn ze de afgelopen zeven tot acht jaar bijna overal geëxplodeerd. Er werden meer structuren geboren, er werden intelligentere systemen ontwikkeld. De gebeurtenis die de wereld in vuur en vlam zette was natuurlijk dat AlphaGo Go-meester Lee uit Korea en meester Ke uit China versloeg met steeds grotere marges. En meer recentelijk suggereert een nieuwe studie dat AlphaGo vanaf nul kan worden getraind zonder menselijke medeweten.
Al deze doorbraken hebben de wereld laten weten dat AI op dit moment een realiteit is. We hadden iets in de tweede golf, de neurale netwerken en statistische methoden waren correct, we hadden destijds gewoon niet genoeg gegevens, niet genoeg rekenkracht en niet genoeg vooruitgang in de technologiestapel om dat mogelijk te maken. Maar nu hebben we het gedaan.
Kan AI de mensheid domineren?
AI neemt overal een vlucht. Er ontstonden veel nieuwe denkrichtingen. Er is een groep mensen die begint terug te denken aan onze oorspronkelijke vraag: wie zijn wij en waarom bestaan we? Deze mensen redeneerden dat, omdat AI zichzelf de afgelopen twee of drie jaar zo snel heeft kunnen verbeteren, als we dat op andere gebieden benutten, we superintelligente machines zullen hebben die in ons hoofd kunnen worden geplaatst en menselijke augmentaties kunnen worden. of ze zullen slecht zijn en over de mensheid heersen.
Ik wil dit soort denken gewoon verbieden. Alleen dat is niet accuraat. Hoe geavanceerd AI vandaag de dag ook is of hoezeer het ook lijkt, AI doet buitengewone dingen zoals het verslaan van mensen in schaakspellen, stemherkenning, gezichtsherkenning, zelfrijdende voertuigen, industriële robots, AI zal nog steeds op de volgende manieren beperkt worden: AI (wat wij zwakke AI noemen) is een apparaat dat optimaliseert op basis van veel data over een vakgebied dat iets extreem goed leert doen. Het is een verticale robot met één taak, maar hij kan maar één ding doen. Veel dingen kun je hem niet leren. Je kunt het niet op veel gebieden onderwijzen. Je kunt hem niet leren om gezond verstand te hebben (gezond verstand, algemene kennis, ervaring, gedrag waarvan de meesten van ons het erover eens zijn dat het goed of fout is). Je kunt er geen emotie aan geven. Het heeft geen zelfbewustzijn, dus het heeft geen verlangens, en zelfs geen begrip van hoe je een mens moet liefhebben of domineren.
Al dat negatieve gepraat is onzin. Dat is te veel fantasie. We zien AI nieuwe toepassingen vinden in snelgroeiende gebieden, maar het is de snelle groei van toepassingen die deel uitmaken van de volwassen technologieën die we hebben. Die groei zal eindigen als alle technologie ontwikkeld is. Dan moeten we wachten op nieuwe doorbraken voor verdere AI-verbeteringen. Maar verdere vooruitgang kun je niet voorspellen.
Als je naar de geschiedenis van AI kijkt, is dit soort deep learning-innovatie slechts één keer gebeurd. Slechts één keer sinds 1957, één keer in de zestig jaar, hebben we een doorbraak gehad. Je kunt niet voorspellen dat we volgend jaar een doorbraak zullen hebben, en dan de volgende maand of de dag erna. Dat is te snel. Het gebruik van applicaties vindt nu pas plaats. Dat is geweldig, maar het idee van snelle uitvindingen is een dwaas concept. Naar mijn mening hebben degenen die deze beweringen doen en degenen die zeggen dat de eenheid in het verschiet ligt, totaal geen voeling met de werkelijke industriële situatie.
Tegenwoordig is er alleen AI die zich richt op het doen van één ding tegelijk, en het is een geweldig hulpmiddel. Het is goed in het creëren van waarde. Het zal veel menselijke banen en enkele andere menselijke banen vervangen. Dat is waar we aan moeten denken, niet aan grote, krachtige AI, een machine die op een mens lijkt en op veel gebieden kan denken, en gemeenschappelijke percepties heeft zoals mensen. Dat kunnen we immers niet voorspellen op basis van de huidige vooruitgang.
Zou dat ooit kunnen gebeuren, over honderd of duizend jaar? Ik denk dat er van alles kan gebeuren. Maar misschien moeten we onze energie hier vandaag op de dingen richten. En wat hier nu is, zijn geoptimaliseerde supermachines die het beter kunnen doen dan mensen in hun werk: aandelenselectie, leningen verstrekken, klantenondersteuning, telemarketing, werk aan de productielijn, juridische ondersteuning. AI kan die dingen beter dan mensen. Ze nemen onze vrije tijd over en maken deze vrij, waardoor we kunnen doen waar we echt van houden en waar we goed in zijn. Het is de kans van je leven, niet het angstaanjagende vooruitzicht dat computers superslim worden.
Volgens VnReview
Bekijk meer:
AI voorspelt het tijdstip van de menselijke dood met een nauwkeurigheid van 78%
Deense en Amerikaanse wetenschappers hebben samengewerkt om een AI-systeem te ontwikkelen genaamd life2vec, dat in staat is om het tijdstip van menselijke dood met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.
AI voorspelt urinewegaandoeningen alleen al op basis van het geluid van urine
Een AI-algoritme genaamd Audioflow kan naar het geluid van het plassen luisteren om abnormale stromingen en bijbehorende gezondheidsproblemen van de patiënt effectief en met succes te identificeren.
Barmannen opgelet: deze robot kan in slechts 1 minuut een cocktail mixen
Door de vergrijzing en de afnemende bevolking van Japan heeft het land een aanzienlijk aantal jonge werknemers nodig, vooral in de dienstensector.
Honderden mensen waren gedesillusioneerd toen ze hoorden dat het meisje van wie ze hielden een product van AI was
Een Reddit-gebruiker genaamd u/LegalBeagle1966 is een van de vele gebruikers die verliefd zijn op Claudia, een filmsterachtig meisje dat vaak verleidelijke selfies deelt, zelfs naakte, op dit platform.
Nog twaalf potentiële bedrijven sluiten zich aan bij de AI-alliantie van Microsoft.
Microsoft heeft zojuist aangekondigd dat nog twaalf technologiebedrijven zullen deelnemen aan zijn AI for Good-programma.
AI herschept Dragon Ball-personages in vlees en bloed
Gebruiker @mortecouille92 heeft de kracht van de grafische ontwerptool Midjourney aan het werk gezet en uniek realistische versies gemaakt van beroemde Dragon Ball-personages zoals Goku, Vegeta, Bulma en oudere Kame.
7 technieken om ChatGPT-reacties te verbeteren
Door enkele voorwaarden toe te voegen of enkele scenario's in te stellen, kan ChatGPT relevantere antwoorden op uw vragen geven. Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop u de kwaliteit van uw ChatGPT-reacties kunt verbeteren.
Bewonder de prachtige schilderijen getekend door kunstmatige intelligentie
Midjourney is een kunstmatig intelligentiesysteem dat de laatste tijd voor ‘koorts’ zorgt in de online community en de kunstenaarswereld vanwege zijn buitengewoon mooie schilderijen die niet onderdoen voor die van echte kunstenaars.
Dit AI-model was een van de eerste ‘experts’ die nieuws ontdekte over de uitbraak van Wuhan-longontsteking.
Dagen nadat China de uitbraak had aangekondigd, bleef het AI-systeem van BlueDot, met toegang tot wereldwijde gegevens over de verkoop van vliegtickets, nauwkeurig de verspreiding van het Wuhan Corona-virus naar Bangkok, Seoul, Taipei en Tokio voorspellen.