AI (अंत) कैसे खिलाएं

इस पोस्ट में, मैं केवल विशिष्ट गलतियों पर विचार करना चाहूंगा जब एआई बनाना शुरू करना होगा। विषय अंतिम उपाय में सही होने का दिखावा नहीं करता है, केवल स्पष्ट त्रुटियों को इंगित करने का प्रयास करता है।



एआई द्वारा, मैं एक कार्यक्रम को समझता हूं जो विविध कार्यों को कर सकता है, जिससे उन्हें समान कार्यों के लिए अग्रणी होगा जो उन्हें पहले से ही पता है कि कैसे हल करना है।

सिद्धांत की बिट

एक व्यक्ति प्रति सेकंड लाखों बिट्स के माध्यम से दृष्टि प्राप्त करता है, स्पर्श एक व्यक्ति को प्रति सेकंड हजारों बिट्स देता है, और सुनवाई के माध्यम से, एक व्यक्ति प्रति सेकंड हजारों बिट्स प्राप्त करता है।

संवेदनाओं के शेष चैनल जानकारी की एक अतुलनीय रूप से छोटी मात्रा देते हैं, लागू करने में बहुत मुश्किल होते हैं, धीमे होते हैं और संवाद करने की क्षमता नहीं होती (गंध के आधार पर एआई का निर्माण करना शायद ही संभव है)।

तर्क एक: ऐ सामग्री तक पहुंच होनी चाहिए

मुझे समझाने दें: जंगली जानवरों के झुंड में उठाए गए मानव बच्चों में विकास का एक निम्न स्तर होता है, एक नियम के रूप में वे बोल नहीं सकते हैं। शहरी सेटिंग में जुटे लोगों में ग्रामीणों की तुलना में अधिक IQ होने की संभावना होती है। इससे, यह माना जा सकता है कि एआई अपने सामान्य विकास के लिए अर्थ से भरी जानकारी के लिए बहुत ही भयानक होगा।

तर्क दो: एआई का फीडबैक होना चाहिए

उदाहरण के लिए, सिर्फ किताबें पढ़ने से लोगों के साथ संवाद करने की तुलना शायद ही हो सकती है, क्योंकि किताबें प्रतिक्रिया नहीं देती हैं। एक और अधिक सूक्ष्म उदाहरण: विदेशी भाषाओं में शिलालेख: उन्हें सौ बार पढ़ने के बाद भी, उनके अर्थ को समझना असंभव है। यद्यपि यदि आप सांप को स्ट्रोक करने की कोशिश करते हैं, और आपका गाइड-देशी कुछ चिल्लाएगा, तो आप जल्दी से समझ जाएंगे कि वास्तव में उसका क्या मतलब था।

तर्क तीन: एआई को समय पर सूचना तक पहुंच होनी चाहिए

यह वास्तविक समय में, ज़ाहिर है, वांछनीय है। किसी भी देरी से एक सादृश्य को आकर्षित करने और दो घटनाओं से संबंधित होने की संभावना कम हो जाती है। खासकर अगर अंतराल अलग हैं। यह नियम आवश्यक नहीं है, बल्कि, यह केवल पिछले दो से अनुसरण करता है। चूंकि जानकारी में प्रतिक्रिया हो सकती है और यह प्रासंगिक होने पर ही व्यापक हो सकती है। बेशक, आप पत्र के साथ एक दिन में एक बार गीगाबाइट के एक जोड़े के आकार के साथ संवाद कर सकते हैं, एक सचेत वार्ताकार के साथ, लेकिन विशिष्ट कार्यों के माध्यम से शहद के साथ संबंध की पहचान करना बेहद मुश्किल होगा।



मेरी राय में, ये नियम किसी भी AI, एल्गोरिथम और न्यूरल नेटवर्क दोनों के लिए सामान्य हैं। वास्तविक और चेतना दोनों में मैट्रिक्स के लिए।

थोड़ा अभ्यास

सिद्धांत के आधार पर, यह माना जा सकता है कि एआई को किसी व्यक्ति को प्राप्त होने वाले कम से कम 1% -10% की मात्रा में जानकारी की आवश्यकता होगी (निष्कर्ष इस तथ्य पर आधारित है कि अंधे लोग अभी भी सोच सकते हैं)। यदि कम जानकारी होती है, तो एआई सबसे अधिक संभवतया बुद्धिमान नहीं होगा (एक अंधे-बहरे-गूंगे बच्चे, पक्षाघात से टूट और बिना स्पर्श संवेदनाओं के, एक पूर्ण व्यक्ति बनने की संभावना नहीं है)। इसके अलावा, एआई को अपने लगभग सभी कार्यों का जवाब पाने में सक्षम होना होगा (उदाहरण के लिए, यह तथ्य कि एक व्यक्ति स्पर्श के साथ प्रति सेकंड कई बार अपने स्वयं के आंदोलनों पर एक व्यापक रिपोर्ट प्राप्त करता है)। प्रतिक्रियाओं में देरी रिश्तों की पहचान को जटिल कर सकती है और सीखने की गति को कम कर सकती है, इसलिए यह सेकंड या मिनट के भीतर होना चाहिए।



हबर के प्रतिभागियों के सैद्धांतिक विकास पर विचार करें:

OpenMinded - वेक्टर ग्राफिक्स के आधार पर AI बनाएं। चूंकि वास्तविक दुनिया में कोई वेक्टर ग्राफिक्स नहीं है, इस एआई को वास्तविकता के अनुकूल होने के लिए गंभीर कठिनाइयां होंगी, अगर यह करने में सक्षम है। सूचना के प्रवाह के लिए, ऐसे एआई को प्रशिक्षित करने के लिए, शायद सैकड़ों लोगों को प्रति सेकंड कम से कम मेगाबिट्स प्रदान करने की आवश्यकता होगी, जिनमें से प्रत्येक को एआई से एक संदेश प्राप्त करते समय जल्दी से उत्तर देना होगा। और उस गति से, जब तक एआई थोड़ा आगे बढ़ता है।

पुनश्च यह वह विषय था जिसने मुझे यह पोस्ट लिखी।



सबसे आम विकल्प, ज़ाहिर है, पाठ है। उन्होंने उसके बारे में लिखा:

alizar - एलगोरिदमिक चैटबोट सुजेट

krestjaninoff - आकृति विज्ञान का एल्गोरिदम विश्लेषण

गोरसर - एलगोरिदमिक चैटबॉट मारिशको

पाब्लोज़र - एल्गोरिदम एआई लिखने का कार्यक्रम

पाठ आधारित एआई के साथ मुख्य समस्या सूचना गरीबी है। एआई चैट को खिलाने के लिए, आपको एक बार में लगभग एक लाख लोगों के साथ संवाद करने की आवश्यकता है। बेशक, आप उसे मानव जाति की संपूर्ण पाठ्य सामग्री खिला सकते हैं, लेकिन यह सिर्फ एक स्थिर पाठ है, आप उसे वाक्य बनाने का कार्यक्रम सिखा सकते हैं, लेकिन उनका अर्थ नहीं समझ सकते।



शतरंज ऐ, जिसके बारे में लटबोको ने लिखा है:

सूचना के संतृप्ति के साथ इस एआई की समान समस्याएं हैं, हर 2 मिनट में प्रगति के साथ, 300 हजार विरोधियों की लगातार आवश्यकता होती है। यह उल्लेख करने के लिए नहीं कि एआई में मौजूद दुनिया कार्रवाई के लिए उपलब्ध विकल्पों की संख्या में बेहद सीमित है।

थोड़ी सी नैतिकता

आवश्यक जानकारी दे सकते हैं:

वीडियो - यदि आप, निश्चित रूप से, जानकारी की ऐसी धारा को संसाधित कर सकते हैं, प्रतिक्रिया दे सकते हैं, और इसे कुछ अर्थ दे सकते हैं। आपका AI वॉलपेपर प्रेरित करने की संभावना नहीं है

स्पर्शनीय संवेदनाएं - यदि आप स्पर्श सेंसर का निर्माण कर सकते हैं,

ध्वनि - वहाँ भी शायद अपनी कठिनाइयों,

या किसी अन्य निरंतर, तेज, व्यापक, उत्तर स्रोत से बदल रहा है।

निष्कर्ष

एआई बनाने से पहले, ध्यान से विचार करें कि क्या आप एआई को अपने तरीके से जानकारी प्रदान कर सकते हैं।

संख्या में

दृष्टि - 10 ^ 6 बीपीएस

स्पर्श - 10 ^ 5 बीपीएस

श्रवण - 10 ^ 4 बीपीएस

जीवन के पहले 3 साल (12 घंटे की नींद) - 5.25 * 10 ^ 13 बिट्स

अंधा बच्चा, पहले 3 साल - 5.2 * 10 ^ 12 बिट्स = 650 गीगाबाइट जानकारी

आत्म-जागरूकता के कुछ अवसर प्राप्त करने के लिए पूरे AI के बारे में जितना हो सके उसे खिलाया जाना चाहिए।



पुनश्च यदि किसी के पास कोई विचार, परिवर्धन है, या आप एक गलती देखते हैं - तो आपका स्वागत है

UPD3

सामूहिक मन के विचार और संकलन नीचे दिए गए हैं।

(प्रश्नों का समूह: आदमी: "उसकी बोली ..." मेरी व्यक्तिपरक राय):

इनपुट जानकारी संरचना:

igudym:

"पहले से ही बहुत छोटी मात्रा की संरचित जानकारी सोच के स्तर में प्रवेश कर रही है।"

हां, बहुत कम मात्रा में जानकारी कृत्रिम बुद्धि की गहरी परतों तक पहुंच जाएगी, लेकिन जानकारी को व्यवस्थित करने और अतिरिक्त फ़िल्टर करने की क्षमता आवश्यक है।



openminded:

"मुख्य बात यह है कि जानकारी तार्किक और सुसंगत है, अन्यथा अपच होगा।"

हां, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए, जानकारी की समृद्धि, इसकी जटिलता भी महत्वपूर्ण है।

शिक्षा और दुनिया:

अनाम:

“इंटेलिजेंस सामाजिक जीवों की एक संपत्ति है। "Adyn बात" नहीं बनाया जा सकता है। केवल समुदाय। ”

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को विकास के स्तर, वार्ताकारों द्वारा पर्याप्त रूप से पर्यावरण की आवश्यकता होती है।



dersd:

"सीखने का सबसे प्रमुख तरीका मौजूदा समय में असुविधा को खत्म करने के लिए समस्याओं को हल करना है।"

हां, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अंगों का एक निश्चित सेट (अर्थ = सेंसर) होना चाहिए जो हानिकारक प्रभाव (असुविधा) महसूस कर सकता है, जिससे बचना सबसे सरल क्रिया है।



twdragon:

"तो एआई को न केवल प्रशिक्षित होना होगा, बल्कि वातानुकूलित भी किया जाएगा," किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए संसाधनों को केंद्रित करने के लिए इसे प्रशिक्षित करने के लिए इनपुट के रूप में "पानी" के साथ उपयोगी जानकारी के मिश्रण की आपूर्ति करना। "

हां, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सभी आने वाले संकेतों की गंभीर रूप से आवश्यकता नहीं होती है, और उनमें से कई को "पानी", शोर के साथ बदला जा सकता है, लेकिन आपको सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है कि यह कैसे करना है, और एआई के लिए उन विवरणों पर ध्यान केंद्रित करने का अवसर छोड़ें जो उसे रुचि रखते हैं।



openminded:

"दुनिया के कानून अपनी वस्तुओं के विस्तार से बहुत अधिक महत्वपूर्ण हैं।"

Biga:

“मेरा मानना ​​है कि AI का निर्माण रोबोटिक्स के बिना और वास्तविक दुनिया का अनुकरण किए बिना संभव है, लेकिन गैर-मानव भाषा में ऐसे AI के साथ संवाद करना आवश्यक होगा। "

हां, कृत्रिम बुद्धिमत्ता भौतिक दुनिया के नियमों को एक 3D दुनिया जैसे सादगीपूर्ण मॉडल के आधार पर समझ सकती है, लेकिन यह इंसानों के साथ बराबरी के साथ सीखने के लिए पर्याप्त नहीं है।

आंतरिक संरचना:

अनाम:

“व्यक्तिगत रूप से, मैं आम तौर पर पूरे तंत्रिका तंत्र के लिए सबसे छोटी तंत्रिका नोड्स और अंत तक खुफिया की अवधारणा का विस्तार करूंगा। और वह विनियमन के अधिक रासायनिक उप-प्रणालियों को शामिल करेगा। "

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस न केवल एक वर्ग तंत्रिका नेटवर्क है, लेकिन सामान्य रूप से सभी न्यूरॉन्स जो या तो प्रसंस्करण या सूचना प्रसारित करने में भाग लेते हैं। सिस्टम जो तंत्रिका नेटवर्क पर कोई पर्याप्त प्रभाव डाल सकते हैं, उन्हें भी इसके कुछ हिस्सों (उदाहरण के लिए, हास्य विनियमन) माना जा सकता है।



openminded:

"जटिल वातावरण -> जटिल मानसिक मॉडल -> जटिल व्यवहार।"

कृत्रिम बुद्धि, पर्याप्त जटिल होने के लिए, एक जटिल दुनिया में मौजूद होना चाहिए और जटिल व्यवहार के लिए संरचना में पर्याप्त जटिल होना चाहिए।

अन्य:

grokinn:

"ओल्गा इवानोव्ना स्कोरोखोडोवा एक बहरी-अंधी महिला थी, जबकि एक वैज्ञानिक और एक लेखक ..."

इसके बावजूद, मूल भावनाओं (5 वर्ष) के नुकसान से पहले खुफिया का गठन किया गया था, इसके अलावा, यह उन कुछ विकलांग लोगों में से एक है जो प्रसिद्ध हो गए हैं। ऐसा दुर्लभ अपवाद चेतना के लिए भारी मात्रा में जानकारी की आवश्यकता के नियम को सिद्ध करता है।



mechmind:

"फेरोमोन चींटियां अपने कई हजारों समुदायों के समन्वित कार्य प्रदान करती हैं।"

klakhman:

"कीटों का संचार, उदाहरण के लिए, एक बहुत बड़े हिस्से में स्रावित एंजाइमों के कारण होता है ..."

हां, थ्योरी में गंध आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता संभव है,

लेकिन प्रौद्योगिकी के हमारे स्तर के साथ संभव नहीं है और संभावित वार्ताकारों की कमी के कारण।

अंत

मैं उन सभी को धन्यवाद देता हूं जिन्होंने अपनी राय व्यक्त की।

मैं मेट्रिपिन्ट्स के बारे में और एमी से ट्वड्रैगन के प्रतिक्रिया लेखों के लिए रुचि के साथ प्रतीक्षा करूंगा।