AI Görünüşte Her Yerde Olabilir, Ancak Hala Yapamayacağı Pek Çok Şey Var - Şimdilik

Bu günlerde, bir sonraki atılım için uzun süre beklemek zorunda değiliz. yapay zeka daha önce yalnızca bilim kurguya ait olan yeteneklerle herkesi etkiliyor.

2022 olarak, AI sanat oluşturma araçları Open AI'dan DALL-E 2, Google'dan Imagen ve Stable Diffusion, kullanıcıların metin açıklamalarından yüksek kaliteli görüntüler oluşturmasıyla interneti kasıp kavurdu.

Önceki gelişmelerden farklı olarak, bu metinden görüntüye araçlar, araştırma laboratuvarlarından diğer ana akım kültür, Lensa AI uygulamasında kullanıcılarının stilize edilmiş görüntülerini oluşturan "Sihirli Avatar" özelliği gibi viral fenomenlere yol açıyor.

Aralık ayında, ChatGPT adlı bir sohbet robotu, kullanıcıları hayrete düşürdü. yazma Becerileri, teknolojinin yakında mümkün olacağı tahminlerine yol açıyor mesleki sınavları geçmek. ChatGPT'nin bir haftadan kısa bir sürede bir milyon kullanıcı kazandığı bildirildi. Bazı okul yetkilileri zaten yasaklandı öğrencilerin deneme yazmak için kullanmasından korktukları için. Microsoft söylendiğine göre ChatGPT'yi bu yılın sonlarında Bing web araması ve Office ürünlerine dahil etmeyi planlıyor.

AI'daki amansız ilerleme yakın gelecekte ne anlama geliyor? Ve AI'nın önümüzdeki yıllarda belirli işleri tehdit etmesi muhtemel mi?

Son zamanlardaki bu etkileyici AI başarılarına rağmen, AI sistemlerinin yapabilecekleri konusunda hala önemli sınırlamalar olduğunu kabul etmemiz gerekiyor.

Yapay Zeka Örüntü Tanıma Konusunda Mükemmel

AI'daki son gelişmeler, ağırlıklı olarak, karmaşık kalıpları ve ilişkileri büyük miktarda veriden ayırt eden makine öğrenimi algoritmalarına dayanmaktadır. Bu eğitim daha sonra tahmin ve veri oluşturma gibi görevler için kullanılır.

Mevcut yapay zeka teknolojisinin gelişimi, amaç yeni çıktı üretmek olsa bile tahmin gücünün optimize edilmesine dayanır.

Örneğin, GPT 3ChatGPT'nin arkasındaki dil modeli olan , bir metin parçasının ardından gelenleri tahmin etmek üzere eğitildi. GPT-3 daha sonra, kullanıcı tarafından verilen bir giriş metnine devam etmek için bu tahmin yeteneğinden yararlanır.

ChatGPT ve DALL-E 2 gibi "Üretken yapay zekalar" kıvılcımlandı çok tartışma AI'nın gerçekten yaratıcı olup olamayacağı ve hatta bu konuda insanlara rakip olup olamayacağı hakkında. Bununla birlikte, insan yaratıcılığı yalnızca geçmiş verilerden değil, aynı zamanda deneylerden ve tüm insan deneyimi yelpazesinden de yararlanır.

Neden ve sonuç

Birçok önemli sorun, karmaşık, belirsiz ve sürekli değişen ortamlarda eylemlerimizin etkilerini tahmin etmeyi gerektirir. Bunu yaparak, hedeflerimize ulaşma olasılığı en yüksek olan eylem dizisini seçebiliriz. Fakat algoritmalar öğrenemez yalnızca verilerden kaynaklanan nedenler ve sonuçlar hakkında. Tamamen veriye dayalı makine öğrenimi yalnızca korelasyonları bulabilir.

Bunun AI için neden bir sorun olduğunu anlamak için, tıbbi bir durumu teşhis etme ile tedavi seçme sorunlarını karşılaştırabiliriz. Makine öğrenimi modelleri genellikle tıbbi görüntülerdeki anormallikleri bulmakta yardımcı olur; bu bir örüntü tanıma sorunudur. Nedensellik konusunda endişelenmemize gerek yok çünkü anormallikler zaten var ya da yok.

Ancak teşhis için en iyi tedaviyi seçmek temelde farklı bir problemdir. Burada amaç, sadece bir kalıbı tanımak değil, sonucu etkilemektir. Bir tedavinin etkinliğini belirlemek için, tıbbi araştırmacılar randomize kontrollü deneyler yürütürler. Bu şekilde, tedaviyi etkileyebilecek herhangi bir faktörü kontrol etmeye çalışabilirler.

Bu iki tür problem arasındaki karışıklık bazen yetersiz uygulamalar kuruluşlarda makine öğreniminin

Yapay zeka alanındaki son çalışmaların başarısı, veriye dayalı modellerin değerini gösterirken, bilgisayarların çözmesini isteyeceğimiz sorunların çoğu nedensellik anlayışını gerektirir.

Mevcut AI sistemleri, aşağıdakiler gibi özel uygulamalar dışında bu yeteneğe sahip değildir: masa oyunları.

Sağduyu Akıl Yürütme

GPT-3 ve ChatGPT gibi dil modelleri, sağduyulu muhakeme gerektiren bazı görevleri başarıyla çözebilir.

Ancak, ChatGPT ile aşağıdaki etkileşim, bir deneyden uyarlanmıştır: Gary Marcus, bu açıdan tamamen güvenilir olmadığını öne sürüyor.

Sekiz yaşındayım. Doğduğumda biyolojik annem Barselona'daydı ve babam Tokyo'daydı. Nerede doğdum? Bunu adım adım düşünün.

Nerede doğduğunuz yazmıyor. Tek bildiğimiz, sen doğduğunda biyolojik annenin Barselona'da, babanın ise Tokyo'da olduğu.

ChatGPT gibi AI sistemlerinin sağduyuya ulaşıp ulaşamayacağı, uzmanlar arasında hararetli bir tartışma konusudur.

Marcus gibi şüpheciler, sağduyuyu sağlam bir şekilde sergilemek için dil modellerine güvenemeyeceğimize işaret ediyor, çünkü sağduyu içlerinde yerleşik değiller ve doğrudan onun için optimize edilmemişler. İyimserler, mevcut sistemler kusurlu olsa da, sağduyunun kendiliğinden ortaya çıkmak yeterince gelişmiş dil modellerinde.

İnsani değerler

Çığır açan AI sistemleri piyasaya sürüldüğünde, belgelenen haber makaleleri ve sosyal medya gönderileri ırkçı, cinsiyet ayrımı yapanve diğer türleri önyargılı ve zararlı davranışlar ister istemez izleyin.

Bu kusur, verilerinin bir yansıması olması zorunlu olan mevcut AI sistemlerinin doğasında var. Doğruluk ve adalet gibi insani değerler temel olarak algoritmalara yerleştirilmemiştir; bu, araştırmacıların nasıl yapılacağını henüz bilmedikleri bir şey.

Araştırmacılar olurken dersleri öğrenmek geçmiş bölümlerden ve gelişme kaydetme önyargıyı ele alırken, AI alanı hala bir uzun yol AI sistemlerini insani değerler ve tercihlerle sağlam bir şekilde uyumlu hale getirmek için.

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.

Resim Kredi: Mehdis Mousavi / Unsplash

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://singularityhub.com/2023/01/13/ai-might-be-seemingly-everywhere-but-there-are-still-plenty-of-things-it-cant-do-for-now/