Всего за 199 руб. Купить полную версию
Следует отметить, что алгоритмы GPT построены таким образом, что легко решают математические задачи или задачи по программированию, но плохо ориентируются в исторических фактах или различных гуманитарных теориях. Происходит путаница с фамилиями, именами, датами, названиями исторических работ. Отчего это происходит?
Сам искусственный интеллект на этот вопрос дает следующийответ: Путаница с историческими фактами или гуманитарными теориями может возникать по нескольким причинам:
Отсутствие точных и однозначных исторических данных: в исторических событиях и теориях может быть много неясностей, разных точек зрения и возможных интерпретаций. Алгоритмы искусственного интеллекта, включая GPT, обучаются на основе текстовых данных, и если информация в источниках неоднозначна или противоречива, это может привести к путанице при формулировке ответов.
Недостаточное обучение на исторических данных: GPT обучается на основе больших объёмов текстовых данных, и если обучающая выборка содержит недостаточное количество исторических и гуманитарных материалов, то он может не быть полностью осведомлён о конкретных фактах или теориях.
Ошибки в данных или алгоритмах: несоответствие или ошибка в источниках данных для обучения, а также неисправленные ошибки в алгоритмах могут также привести к путанице с историческими фактами.
Ограниченность пред обученной модели: предобученные модели, такие как GPT, могут иметь ограничения, связанные с объёмом данных, качеством данных или размером модели. Это может ограничить способность модели точно установить или запомнить исторические факты.
В целом, GPT и другие алгоритмы искусственного интеллекта имеют потенциал для обработки различных типов информации, но требуют дополнительных усовершенствований и обучения на специфических данных, чтобы быть более точными и надёжными источниками для вопросов об истории и гуманитарных теориях.
Тогда возникает второй вопрос: насколько быстро учится GPT ? Возможности ИИ в выдаче истинных данных в ближайшем будущем?
На этот вопрос ИИ даёт следующий ответ: GPT это модель глубокого обучения, которая требует большого количества данных и вычислительных ресурсов для своего обучения. В процессе обучения GPT модель анализирует миллионы предложений и текстовых данных, чтобы понять структуру, грамматику и семантику текста. Время, необходимое для обучения GPT, зависит от объёма данных, доступных для обучения, и вычислительных мощностей, используемых для обучения модели. Обычно обучение GPT на больших корпусах текста может занимать от нескольких дней до нескольких недель. Возможности ИИ в выдаче истинных данных в ближайшем будущем будут продолжать развиваться. С появлением более мощных вычислительных ресурсов и улучшением алгоритмов обучения, модели, подобные GPT, смогут становиться все более точными в предоставлении информации. Однако необходимо помнить, что ИИ модели не обладают пониманием истинности данных или понятием этики. Важно использовать ИИ с осторожностью и критически анализировать полученные результаты.
Исходя из этого утверждения нашего собеседника ИИ, мы предлагаем читателям самим оценить достоверность и справедливость его ответы на наши вопросы. Попытаться самим докопаться до ответа на вопрос- что есть истина исторического познания.
Кстати, под историческим познанием в данном случае мы понимаем не только познание исторической истины, которое даётся в исторических исследованиях, но и познание Истины, к которому стремится человечество на протяжении веков своей истории, выяснении того, что есть Истина.
GPT может лгать?
AI
GPT (Generative Pre-trained Transformer) это мощная нейронная сеть, которая обучается на огромных объемах данных, с целью создания текстовых материалов, например, статей, новостей, ответов на вопросы и т.д. Эта нейросеть не может лгать в привычном смысле этого слова, так как она не обладает сознанием и не может осознавать своих заявлений. Все, что она производит, это ответы на основе анализа и воспроизведения того, что было введено в нее как обучающий материал.
Однако, у GPT есть потенциал порождать ложную информацию в связи с тем, что она основана на статистическом анализе и воспроизведении данных, на которые ее обучили. Если в обучающих данных содержатся ошибки, искажения или ложная информация, то это может привести к тому, что GPT создаст потенциально ложные ответы. Кроме того, некоторые исследования показали, что GPT может воспроизводить стереотипы и предубеждения, которые были включены в ее обучающий материал. Это означает, что в ответах, которые она создает, может присутствовать некоторая форма искажения и/или искаженной информации.
Поэтому, важно быть осторожным при использовании результатов работы GPT и осуществлять общую проверку полученной информации перед ее использованием".
Так ответил на мой вопрос искусственный интелект (ИИ).
Я только задавал вопросы ИИ, а он отвечал на них. Я задавал вопросы, на которые искал ответы всю свою творческую жизнь. Но задавать вопросы дело не простое. В моей беседе с ним ИИ сказал, что Иммануил Кант заметил, умение задавать разумные вопросы является важным признаком ума и проницательности. Схема "вопрос-ответ" помогает нам получить информацию о мире как в детстве, так и во взрослых. Однако, не все готовы сразу открываться и делиться своими мыслями, мечтами или слабостями.
Действительно, в книге Критика чистого разума он писал: Что есть истина? Вот знаменитый старый вопрос, которым предполагали поставить в тупик логиков и привести их или к жалким рассуждениям, или к признанию своего неведения, а, следовательно, и тщетности всего искусства логики. Номинальная дефиниция истины, согласно которой она есть соответствие знания с его предметом, здесь допускается и предполагается заранее. Но весь вопрос в том, чтобы найти всеобщий и верный критерий истины для всякого знания. Умение ставить разумные вопросы есть уже важный и необходимый признак ума или проницательности. Если вопрос сам по себе бессмыслен и требует бесполезных ответов, то кроме стыда для вопрошающего он имеет иногда еще тот недостаток, что побуждает неосмотрительного слушателя к нелепым ответам и создает смешное зрелище: один (по выражению древних) доит козла, а другой держит под ним решето.
Вопросы, которые я задавал ИИ, выстраданы мной за более чем пятидесятилетний стаж работы в области прикладной математики, информатики и поисков истины в исторических исследованиях . Когда я начинал свои исследования, информатика только делала свои первые шаги. Мало кто сейчас знает, сидя за маленьким персональным компьютером, что данные в первые компьютеры вводились с помощью перфокарт.
Не все знают, что первые компьютеры занимали огромные площади.
В те годы мы мечтали, но не думали, что доживаем до искусственного интеллекта и что искусственный интеллект будет писать книги.
Термин "искусственный интеллект" был введён в научную область Джоном Маккарти, создателем языка программирования Лисп, основателем функционального программирования и лауреатом премии Тьюринга за огромный вклад в область исследования искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект представляет собой способность компьютерных систем, компьютерно-управляемых роботов или программы мыслить также разумно, как человек.