Ez a lufi vajon mikor durran ki? Levegőnél nehezebb tárgyak sohasem fognak repülni...

Soha, az AI a jelen és a jövő. Rengeteg pénzt látnak benne.

Thanos was right.

Végülis ha nem lesz külön neve, csak egy programozási módszer lesz, eltűnik mint az integrált áramkör, tranzisztor, elektromos gyújtás, ólommentes benzin különös emlegetése.

Aligha egyforma volumenű dolgokról van itt szó...

Már miért ne lenne? Nem emlékszel anno mikor az Avatar ment a moziban? Mindenki ezt akarta látni, rekord bevétel, megreformálta az egész moziipart, TV ipart, aztán szépen eltűnt a süllyesztőbe.

3 éve a csapból is a Bitcoin folyt meg a többi szuper altcoin. Mára kvázi tetszhalott. Mikor láttál utoljára hírt a mainstream médiában róla? És az NFT-ről?

Ez az AI őrület a legújabb amivel minden hülyeséget el lehet adni. Aztán az ezzel hirdetett dolgoknak semmi köze az AI-hoz
Egyedül a Photoshop generative fukciójában látok tényleges lehetőséget de azt se fogja tudni az átlagember használni, vagy ha tudja akkor is látszódni fog rajta hogy amatőr csinálta és nem profi.

Erről a chatelő programról meg annyit hogy vagy 6 éve regisztráltam egy vezető amerikai céghez, ott már akkor volt chatbot. Megértette amit kérdeztem és kikereste rá a választ az adatbázisából.
Ez kb annyival tud többet hogy nagyobb az adatbázis, meg át tudja fogalmazni. Cserébe hazudik és a legutóbbi hírek szerint rohamosan butul. Bár ez várható volt hisz most az emberektől "tanul" és biztos van aki direkt hülyeséggel eteti.
Amúgy meg adatvédelmi szempontból megnézném én ezt a dolgot, mert aki hónapok óta beszélget vele arról már konkrét személyiség profilt lehetett kiépíteni aztán meg azon van a sírás hogy a Facebook lehallgatta a beszélgetést mert épp nyaralós hirdetéseket ajánlgat.

---
Ja meg az orvoslásban hallottam jókat róla. De ott megint nem vagyok benne biztos hogy ez AI vagy csak sima mintázatfelismerő program.

[ Szerkesztve ]

6 év "lelkes újonc", 4 év "kvázi-tag", 2 év "tag", 1 év "aktív tag", már senior tag. I'm doing my part. ¯\ ʕ•ᴥ•ʔ /¯

Rakd fel a listára az internetet is, az is mekkora lufi volt, kis semmi cégeket, amelyek csak annyit tudtak, hogy "az interneten voltak" értékeltek dollármilliárdokra, úgy, hogy alig volt bevételük. Aztán 2000-re ki is durrant az egész.

Zune az hogy befutott a Galaxis őrzőiben. Gondolom aranyat érnek a régi darabok ebayen.

Látom, nem érted az iróniát. Tök mindegy, hogy hány sikeres és sikertelen fejlesztés volt korábban, annak semmi ráhatása vagy következménye nincs egy teljesen már terület esetleges sikerességére.

"Ez kb annyival tud többet hogy nagyobb az adatbázis, meg át tudja fogalmazni."

Ja... és az a 6 éves vezető amerikai céges chat tudott pl. programot írni? Egy dolog hogy sokszor hibás, de egyáltalán, hogy elő tud valamivel jönni, sőt, tud hozzá unti test írni, átjavítani ha kritizálom. Ez egy másik szint, csak kiforratlan, kísérleti.

"Cserébe hazudik"

Az is egy képesség! De igen, ez az egyik fő gond. Csak nehéz megjavítani valamit, amiről nem tudják hogyan működik... De aki először megoldja, az óriást fog kaszálni. Szóval gondolhatod, gőz erővel keresik a megoldást.

Ahogy csak messziről láttam, amit most a Bard-al csináltak, hogy utólag kiszínezik ami büdös... ez még nem a megoldás. Ez egy workaround. És "AI Explained"-es csávó próbálta, és amit mutatott, az alapján nem is megbízható.

"és a legutóbbi hírek szerint rohamosan butul."

Az az ingyenes ChatGPT 3.5-re vonatkozott. Egyenlőre fejlődik a terület iszonyat sebességgel. Pl. a ChatGPT 4 jóval értelmesebb mint a ChatGPT 3.5. Csak mivel szénné kell moderálni (jail breaking, safety, politikai korrektség), ami valamiért rombolja a képességeit (ez szakmai körökben közismert dolog, nem valami legenda), így a 3.5 meg Bing Chat hülyül. Aztán ha kap egy napon valami főverzió váltást, akkor feljebb ugrik.

Amúgy ez a moderálás dolog vicces, mert így csak a fejlesztő cégeknek van meg a nyers (foundational) model bármiből, te már csak valami leszedált/fevizezett változatot kaphatsz meg. Szóval mindíg náluk lesz a legintelligensebb model.

[ Szerkesztve ]

"...tudott pl. programot írni?"

Tudtommal egyik nagy nyelvi modell sem tud programot írni. Sőt, nyelveket beszélni sem. Pusztán egy adott kérdésre statisztikai alapon megpróbál összelapátolni egy nagy valószínűséggel a kérdésre választ adó szöveget. Hogy az adott esetben egy programkód, az szimplán a matek miatt van, nem azért, mert ismerné akár egy fikarcnyi mértékben is az adott nyelv szintaktikáját (vagy nyelvtani szabályait).

"...tud hozzá unti test írni, átjavítani ha kritizálom."

Továbbra sem. Nem érti, amit válaszként leír, de még azt sem, amit Te kérdésként felteszel neki. Keres (egy gigászi adatbázisban) és esélyeket latolgat.

Lehet hogy "nem érti" de mit jelent az hogy érti?

Igazából ugyanúgy ahogy megkérem az AIt hogy írjon egy verset az Alföldről kijön egy vers az Alföldről olyan stílusban amit kérek, a stable diffusionba beírom hogy mittudomém "az eiffel torony a holdon" kijön egy kép ami az Eiffel tornyot ábrázolja a holdon, és nem az a szint hogy beillesztem paintben hanem jóval komolyabb.

Ugyanígy ha megkérem hogy írjon egy programkódot ami ezt és azt csinálja kijön valami amit csak át kell nézni. (Van külön programíró AI is, talán azért is lett gyengébb a chatGPT ebben is mint az elején volt)

[ Szerkesztve ]

Próbálkoztál ilyenekkel (a program írós, módosíttatós, írjál-rá-tesztet dolgokkal), vagy honnan jön ez a meggyőződés? Én még mikor kijött a GPT-4 alapú mindenki számára elérhető Bing Chat (szóval még csak nem is valami kódolásra térnigezett AI), igen. Szóval mi az, hogy statisztikai alapon? Miféle statisztika ad ki ilyen eredményeket? Avagy, ha ez statisztikának hívjuk, akkor felmerül, hogy talán mi is statisztikai lapon működünk... Egyáltalán mi az értés? Az épülhet statisztikai alapon felfedezet összefüggésekre, és azok alkalmazására hasonló de eltérő szituációkban a megoldás megkeresésére? Vagy mi a kritérium?

[ Szerkesztve ]

és ddekany

"...de mit jelent az hogy érti?"

Ha valamit megértesz, akkor tudod algoritmizálni, illetve tudod egy algoritmus alapján reprodukálni. Pl. beülsz egy nyelviskolába, ahol elmondják a szabályokat, meg megtanitanak a szavakra, azokat bebiflázod, és még ha meg is tanulaz beszélni a nyelven, ordítani fog Rólad, hogy tankönyvből szedted fel a tudásod.

A nagy nyelvi modell viszont olyan, mint amikor fogalmatlanul belecsöppensz egy idegen nyelvű környezetbe, hosszú, kínkeserves figyelés és gyakorlás eredményeként egyszer csak Magadba szivod a nyelvet, végül úgy beszélsz majd, mintha második anyanyelveden szólnál. Viszont amikor elmész nyelvvizsgázni, az első kanyarban kivágnak, mert nem tudod, mit miért mondasz, még ha anyanyelvi szinten is mondod azt. Tudod, de nem érted.

Előbbi a tudás alapú, utóbbi a statisztikai alapú nyelvismeret. Előbbi birtokában azért válaszolsz úgy, ahogy, mert ismered a szabályokat, utóbbi birtokában pedig azért, mert a körülötted lévők (akiktől tanultál) az adott típusú kérdésre mind úgyanazt a fajta választ adták, így a válaszuk nagy eséllyel most Téged is ki fog szolgálni.

Egyébként nem, még egyiket sem próbáltam, de tele van velük az internet, kikerülni sem tudnám az esettanulmányokat.

"...talán mi is statisztikai lapon működünk..."

Van, amikor igen. A tanult programozó önállóan képes megírni a programját. A lusta programozó pedig kimásolja a SOF-n sokak által elfogadott (tehát nagy statisztikai értékkel bíró) kódrészletet.

[ Szerkesztve ]

Nem tudjuk hogyan működik a gondolkodás (mi több, nem tudjuk, hogy működhet-e emberihez hasonló eredményt adó gondolkodás máshogy, mint az emberé). De az én érzetem, első sorban saját magam alapján, hogy ez egy több rétegű dolog. Az alap a mintázatok megfigyelése (A-B-B-A utál általában B jön... akkor valószínűleg X-Y-Y-X után meg X). Ez tudatos szint alatt megy leginkább, mert ezek ilyen primitívek, építőelem. Utánra erre van felépítve egy magasabb szintű, érvelési láncra emlékeztető módszer, ami sokszor tudatos (viszont valószínűleg ez is a "minták utánzása" architektúrára épül - a formális érvelési szabályok eleve csak minták). Az emberi nyelvek szabályai állati kaotikusak (egy rakás történelmi hordalék), szóval ott az utóbbi tudatosabb "kiokoskodós" megközelítés egyszerűen nem hatékony módszer. Ellenben a programozás ahhoz képes egy nagyon egyszerű, egyértelmű szabályokkal operáló világban mozog, ezért ott a tudatos szinten megérteni és kikövetkeztetni hatékony módszer. Nekem úgy tűnik, hogy egy nagyobb LLM-nek, úgy ahogy (nem jól), mind a kettő megy. Azaz, a talált minták közé bekerültek azok is, amik a "hogyan gondolkodjunk" programot megvalósító minták. Csak mivel nem tudják az AI-s kutatók, hogy pontosabban miként történik ez, ezért csak próbálkoznak, hogy ilyen hiperparaméterekkel (hány réteg, stb.) jobb, ha ilyen módszerrel tréningezzük akkor jobb, stb.

[ Szerkesztve ]

A ChatGPT csak a kezdet, ennél sokkal több van ebben az egészben. Egyre nagyobb hálózatok egyre komplexebb feladatokra lesznek képesek. A Moore törvénye leáldozott, de a mesterséges hálózatok mérete nem fog stagnálni emiatt. Én is szkeptikus vagyok abban, hogy öntudatra ébredne egy AI, de abban nem kételkedem, hogy komolyan meg fogja változtatni az emberi létünket ezen a bolygón. Nem biztos, hogy pozitív irányba, nem biztos, hogy negatív irányba. Mindenesetre más lesz a világ ettől, ahogy a processzortól más lett minden.

[ Szerkesztve ]

"A Google szándéka az, hogy bizalmat építsen az emberekben a generatív AI iránt, a Bard pedig elszámoltatható legyen.
Erre szükség is lesz, ugyanis a Bard képes már elemezni a személyes Google-adatokat. Ez azt jelenti, hogy a Google egyéb termékeiből képes importálni az adatokat, vagyis a Bard tud keresni a Google Drive-on lévő fájlokban, összegezni a Gmail bejövő üzeneteit, és még sok egyebet tanult."

Ez csak nekem oximoron?

https://www.coreinfinity.tech

"...komolyan meg fogja változtatni az emberi létünket..."

Már eddig is tette, csak eddig tudatosan, algoritmizálva. Ezentúl kiszámíthatatlanul is teszi majd.

Korábban, amikor egy nem létező dolgot akartunk megjeleníteni (pl. egy idegen lényt vagy dinoszauruszt), azt valaki aprólékosan megtervezte, megrajzolta, leanimálta, árnyalta stb. és a végeredmény egy minden tekintetben kiszámítható kép lett, aminek minden pixeléről tudtuk, miért olyan színű, amilyen. Amikor egy gép hallucinál, ott a szemantika biztosan stimmel (hiszen feladata az, hogy megtévesztően hasonlítson valami valóságosra), a szintaktika pedig másodlagos, de statisztikailag nagy eséllyel az is megfelel majd. Ha nem, akkor jön létre a fals információt tartalmazó szöveg vagy a 6 ujjú embereket ábrázoló kép. És míg a fent vastag betűkkel szedett mérnöki/művészi munka kifejezetten nehéz és időigényes, hallucinációhoz egy mondat is elegendő, így visszaélni is sokkal könnyebb vele, mint az előbbi módszerrel.

Ami hallucinálást illeti, eleve úgy van tréningezve a model, hogy lehetetlen feladatot oldjon meg minél nagyobb eséllyel, azaz eleve bullshitelni tanúl. Tehát pl. valahol a weben az áll, "Tegnap láttam egy hatalmas madarat.", és akkor ezt felfedik az utolsó szó nélkül, hogy folytassa. A pozitívan pontozott folyatás a "madarat." (pontosabban, azt akarod, hogy annak a folytatásnak minél nagyobb esélyt adjon a model a kimeneten), holott a helyes folytatás "[...] <meta>Ezt ennyi alapján nem lehet kikövetkeztetni!</meta>". Nem véletlen, hogy az egyik kutatási irány, hogy a bullshit generátort lehetne-e jobb betanításra használt anyag generálására használni. Mert meglepő módon, a GPT-4 bullshit generátor elég jó következtetési láncokat tud pl. generálni, és pl. ellenőrizni tudja a saját válaszát. Szóval ha még nem is tökéletes anyagot tud generálni, a webes szövegkupacnál bizonyosan sokkal jobbat. Erre példa az Orca. (De biztos ennél kreatívabbak zárt ajtó mögött... Pl. mi van, ha eleve nem sima szövegfolytatással edzel, hanem csak megoldható kiegészítésekre kéred, illetve ha a helyes válasz a "Nem megoldható", amikor a feladat nem megoldható.)

Illetve persze a másik aspektus, hogy hagyni kellene gondolkodni a problémán, még mielőtt kapkodva elkezdene válaszolni. Erre van trükk, akit érdekel keressen rá a SmartGPT-re. Ezzel persze az a gond, hogy sokkal lassabban jön a végső válasz, mint alapból.

[ Szerkesztve ]

Minden neuronháló dob egy választ minden inputra, még akkor is ha kevés az infó a bemeneten. Szóval eleve ilyen az AI. A legvalószinűbb választ adja, még akkor is ha az 30%, annál jobbat nem tud és azt dobja ki. Persze a háttere már nem ilyen egyszerű, mert lehet sakkozni, hogy mi fölött mit csináljon és milyen döntési logikát alkalmazol, de a hálózatok önmagukban mindig generálnak kimenetet. A bullshitet nem tanítják külön, hanem kevés infó hiányában eleve az jön ki belőle. A bullshitet csak szűrik és elkerülik.

[ Szerkesztve ]

Na de pont azt írtam, hogy lehetne az a legvalószínűbb válasz, hogy "Nem áll rendelkezésre elég információ". De ilyenre nincs példa, ha úgy tanítod, hogy egy meglévő szövegből kitakarod a maradékát.

[ Szerkesztve ]

Ha 600 évvel ezelőtt megkérdeztél volna valakit a Nap és a Föld viszonyáról, azt válaszolta volna, hogy a "Nap kering a Föl körül", vagy azt, hogy "Nem áll rendelkezésre elég információ"?

Ez tipikus példája annak, hogy minél többet tanulsz, annál egyértelműbb számodra, mennyire csekély a tudásod. Ha viszont nem tanulsz, akkor a büdös életbe nem fogod tudni megállapítani, hogy van más is az aktuális tudásodon felül (épp csak nem áll rendelkezésedre), vagy valójában mindenható vagy és amit tudsz, az úgy is van.

Ezen az alapon kimondható a GPT-ről, hogy k.rvára emberi a gondolkodása.

Ha pl. téged megkérdezlek (offline helyen...), hogy melyik évben született Albert Einstein, akkor mondasz hasra ütésre egy évszámot, vagy azt mondod, hogy nem tudod? Lehet én zseni vagyok, de én felismerném, hogy nem tudom, és azt mondanám, hogy valamikor az 1800-as évek vége felé, de pontosan nem tudom. A nap-föld dolog más, ott vallási mesék adják az elvárt választ, és tényleg nem tudja az illető, hogy nem jól tudja.

Tudtommal egy F 35 nehezebb mint a levegő, szóval elég szar példa volt

M5A99X-EVO R2.0 , 1050Ti, 4x8GB 1960MHz , FX 8350@4,4GHz, 1x3TB+2x1TB HDD, 120GB+480GB+1TB SSD || HP Pavilion 15-CX0000NH

az a baj, a kommentelők közt az ostobaság néha olyan durva, hogy már nem lehet tudni mikor ironizál valaki.

M5A99X-EVO R2.0 , 1050Ti, 4x8GB 1960MHz , FX 8350@4,4GHz, 1x3TB+2x1TB HDD, 120GB+480GB+1TB SSD || HP Pavilion 15-CX0000NH