Zeroto AI principai – Monica Anderson
Mano vardas Monica Anderson. Aš turėjau dešimtmečius trunkančią karjerą tiek XX amžiuje „GoFai“ (daugiausia NLP), tiek XXI amžiuje AI (giliųjų neuroninių tinklų). Aš pradėjau dirbti savo giliuose trečiosios rūšies nervų tinkluose (ekologiškas mokymasis) tiksliai 2001 m. Sausio 1 d. Tuo metu šioje srityje dirbo mažiau nei tuzinas žmonių, įskaitant Geoffą Hintoną, Yann Le Cun, Yoshua Bengio, Jürgen Schmidhuberis ir kai kurie jų studentai. Dauguma žmonių apie gilų mokymąsi neišmoko iki 2012 m., O tai reiškia, kad turėjau 11 metų pradžią.
Nuo pat pradžių sutelkiau dėmesį į „Deep Discree Neuron Networks“, kur mokymasis prasideda nuo tuščios mašinos ir tada sukuria pseudo-neuronų ir pseudo-sinapsų struktūrą pagrindinėje atmintyje. Šis labai tarpusavyje susijęs grafikas yra visas mažos kalbos modelis. Šio modelio konstrukcija mokymosi metu nereikalauja GPU, linijinės algebros ar net plaukiojančio taško aritmetikos, todėl ji yra radikaliai kitokia ir daug efektyvesnė nei bet kas, remiantis giliu mokymu. Vis dar įmanoma sukurti transformatorius ant šių radikaliai pigesnių duomenų struktūrų.
Tai, ko išmokau studijuodamas domeną ir atlikdamas daugiau nei 20 000 eksperimentų per dešimtmečius, yra mano švietimo informavimo pagrindas, kurio „Matrack“ yra svarbus komponentas. Mano pagrindinė leidybos svetainė vadinama Eksperimentinė epistemologija . Daugiau mano darbo prieinama iš mano Korporacinė svetainė ir aš taip pat gana daug skelbiu „Facebook“.
Apsvarstykite šiuos epistemologijos srities teiginius:
Visapusiškumas nepasiekiamas.
Visos korporos yra neišsamios.
(Todėl) visi intelektai yra klaidingi.
Su jais gana sunku ginčytis, tačiau žmonės, nerimaujantys dėl AIS kaip egzistencinės rizikos, ignoruoja šiuos faktus ir yra žymiai superžmogiški intelektai. Būsimuose pranešimuose bus aptartos šios problemos.
Mano pradinis dėmesys yra tai parodyti Mašinų mokymasis nėra mokslinis Nes jie renka koreliacijas ir tada pereina prie išvadų dėl menkų įrodymų – operacijų, kurios neleidžiamos moksliniame kontekste. Aptarsiu šio fakto padarinius dirbtiniam intelektui, kaip parodė didelių kalbos modeliai (LLM), pavyzdžiui, „ChatGpt“.
Taip pat spėliosiu apie pagrįstą būsimą AI sistemų poveikį mano (gana holistiniu) požiūriu. Turiu daug nuomonių ir tyrimų rezultatų eksperimentinėje AI epistemologijoje. Aš planuoju aptarti poveikį LLM ir kitoms AI įgyvendinimo strategijoms, holistinei AI, giliųjų neuroninių tinklų, organinio mokymosi, „Machine One“ supratimo, raudonos mašinų mokymosi tablečių, natūralios kalbos supratimo, AI etikos ir kitų AI srities supratimo.
Aš matau, kad AI suteikia daug galimybių tobulinti gyvenimo kokybę visais kompetencijos ir išteklių lygmenimis. Tiksliau, (trumpalaikis) galiu pamatyti, kaip „Dialog“ pagrįsta AI kaip telefono programa, greitai pateikdama naudingus atsakymus į paprastus klausimus iš žmonių, kurie visiškai supranta, kaip veikia pasaulis. Kai kurie įrašai bus spekuliatyvi fantastika apie tikėtinus būsimo AI-regos visuomenės modelius ir įvairius AI pagrįstus taškinius sprendimus bendroms problemoms.
Netrukus tai rasime visais praktiniais tikslais, Mūsų AIS nustoja gulėti. Žinutės paaiškins, kodėl „ChatGpt“ ir jos ILK guli šiandien (2023 m. Pavasaris) ir kaip mes tai išspręsime. Iš tiesų, daugelis mano pranešimų manys, kad AIS nustojo meluoti. Nes būtent tai svarbu vidutiniame bėgime.
