निकट
वैज्ञानिक अनुसन्धानदेखि आइज्याक असिमोभको परिदृश्यसम्म, एआईले हामीले वर्तमानलाई व्याख्या गर्ने र भविष्यको कल्पना गर्ने तरिकालाई पुन: आकार दिइरहेको छ।
"मल्टीभ्याकको जीवन र समय" ("द लाइफ एण्ड टाइम्स अफ मल्टीभ्याक") एउटा छोटो कथा हो जसको Isaac Asimov जनवरी ५, १९७५ मा रिलिज भएको न्यूयर्क टाइम्स पत्रिकालेखकका अनुसार, यो NYT पत्रिकाद्वारा कमिसन गरिएको र प्रकाशित गरिएको पहिलो विज्ञान कथा कथा थियो। इटालीमा, यो डिसेम्बर १८, १९७७ मा मोन्डाडोरी सम्पादकको युरानिया पत्रिकाको अंक ७३८ मा र द्विशताब्दी संग्रह अंक २ मा प्रकाशित भएको थियो। लेखक त्यतिबेला १३ वर्षको रोचक उमेरमा थिए: उनको मस्तिष्क अझै पनि बाल्यकालको प्लास्टिसिटीले सम्पन्न थियो, पूर्व-किशोरावस्थाको जंगली छालहरूले पार गरेको।
यस्तो मस्तिष्कमा गहिरो रूपमा डुब्नको लागि कथा राम्रोसँग निर्माण गरिएको छ: पृथ्वी ग्रहमा फैलिएको ५० लाख व्यक्तिहरूमा घटेको उत्तर-अपोक्यालिप्टिक मानवता, एक सुपर कम्प्युटर, मल्टिवाक, जसले सबै कुराको निरीक्षण गर्छ, मानव जीवनको हरेक पक्षलाई व्यवस्थापन गर्छ र तिनीहरूलाई निसास्साउने डिजिटल कपासको ऊनमा राख्छ।
स्वतन्त्रताको चाहना, आफ्नो स्वतन्त्रता खोज्ने, आफ्नो जीवनलाई अर्थ दिने, मानव परिषद्को नेतृत्वमा, आज हामी "आह्वान" गर्ने भर्चुअल बैठकमा, नायकलाई मुद्दा चलाउन, जसले अर्को मानव विरुद्ध गवाही दिएको दोषी छ जसले एउटा पहुँचलाई बेकारमा क्षति पुर्याएको थियो। मल्टिवाक.
तर जब ग्रहमा भएका हरेक व्यक्तिबाट निश्चित रूपमा अलग्गिने वाक्य उच्चारण हुन लागेको हुन्छ, यहाँ "असिमोभ-शैली" मोड आउँछ: नायक, नब्बे वर्षीय तर अझै पनि युवा रोनाल्ड बास्क, जसको गणितीय खेलहरूको प्रवृत्तिलाई उनका पूर्व साथीहरूले बिस्तारै बेकार ठान्दै आएका थिए, उनले विशाल र जटिल नेटवर्कमा एक मात्र नोडको अस्तित्व र स्थानको टोपोलोजिकल रूपमा गणना गरेको प्रकट गर्दछ। मल्टिवाक निश्चित रूपमा सर्ट-सर्किट गर्न सक्षम।
अनि उसले यो गर्छ, आफ्ना छक्क परेका आरोप लगाउनेहरूको अगाडि: ऊ बन्द हुन्छ मल्टिवाक, जुन कहिल्यै पुन: सक्रिय हुन सक्दैन। त्यसपछि, अरूको मौन त्रासको सामना गर्दै, उसले कथाको मूल कुरा के हो भन्ने प्रश्न सोध्छ।
“तिमी स्वतन्त्रताको बारेमा कुरा गर्दै थियौ,” बास्कटले तीव्र स्वरमा भने। “अब तिमीले स्वतन्त्रता पायौ!” त्यसपछि, अनिश्चित स्वरमा, उसले थप्यो, “के तिमी त्यही चाहन्थ्यौ होइन र?”
विज्ञान कथाका भविष्यवाणीहरू, सही र गलत दुवै।
जो कोही, म जस्तै, "पुरानो" विज्ञान कथा पाठक हो, "असल डाक्टर" को क्षमता देखेर सधैं छक्क पर्छ, जसलाई प्रायः उपनामले बुझाउँथ्यो। Isaac Asimov, हालैका वर्षहरूमा बढ्दो रूपमा दबाबपूर्ण बन्दै गएका समस्याहरूको आधा शताब्दी अगाडि नै अनुमान गर्न।
लेखकले इन्टरनेट र व्यक्तिगत डिजिटल उपकरणहरूको अस्तित्वको पूर्वानुमान गरेका थिएनन् भन्ने तथ्यले कथाको प्रभावकारितामा अलिकति पनि परिवर्तन ल्याउँदैन; नेटवर्कको जटिलता जसले बनाउँछ मल्टिवाक यसले आजको अत्यन्तै जटिल सञ्जाललाई पूर्ण रूपमा प्रतिनिधित्व गर्दछ जसको हामी कम वा बढी कैदी छौं, यो सञ्जाल कसरी सञ्चालन हुन्छ भन्ने हाम्रो अज्ञानताको विपरीत सम्बन्धमा।
भविष्यमा देखिएका उपयोगी रोबोटहरूको विशेषता, अनगिन्ती भएका छन् उपकरण आज हामी जुन सुसज्जित छौं, लगभग पुरानो स्मार्टफोनदेखि बढ्दो रूपमा साना र प्रायः थोरै आक्रमणकारी पहिरन योग्य उपकरणहरूसम्म। र सुरक्षाको चिन्ता, अत्यधिक जोश मल्टिवाक मानवतालाई सुरक्षित राख्ने सन्दर्भमा, के यो आजका LLM हरूको रिस उठाउने, प्रायः दास, चिन्ताको सम्झना दिलाउँदैन र? यी सबै कुराहरू, जबकि निसास्साउने नियन्त्रण बढ्दो रूपमा व्यक्तिगत विज्ञापनसँग उल्लेखनीय समानता बोकेको छ, कहिलेकाहीँ साँच्चै विचलित पार्ने तरिकामा, जस्तै मैले भर्खरै अनुभव गरेको छु। स्वतन्त्रताको लागि हाम्रो चाहनाको कुरा नगरौं, जुन हामीले वास्तवमा प्राप्त गर्दा तुरुन्तै आतंकमा परिणत हुन्छ।
तर विज्ञान कथा भविष्यको भविष्यवाणी गर्ने साहित्यिक विधा होइन। वास्तवमा, यो परी कथाको उत्तम उत्तराधिकारी हो, जस्तो कि यो बुझिन्छ। JRR Tolkien पुस्तकमा रहेको उही नामको उनको निबन्धमा "रूख र पात"हामीसँग भएको सबैभन्दा शक्तिशाली उपकरण: कल्पनाशक्ति मार्फत वास्तविकताको विश्लेषण गर्ने क्षमताको साथ।
विज्ञानका आविष्कारहरू र कल्पनाको भूमिका
विज्ञान र विज्ञान कथालाई प्रायः द्विविभाजन मानिन्छ:
"यो विज्ञान हो, विज्ञान कथा होइन।"
केही वर्षअघिको एउटा विज्ञापनमा त्यही भनिएको थियो। यद्यपि, यसो गर्दा हामी विज्ञान कथा शब्दको उत्पत्ति बिर्सन्छौं: काल्पनिक विज्ञान, वा अझ राम्रो, अनुमानात्मक विज्ञान।
अनि हामी बिर्सन्छौं कि विज्ञान पनि, यसको विशिष्ट पद्धतिगत गम्भीरताको बावजुद, हाम्रो कल्पना क्षमतामा आधारित छ। अल्बर्ट आइन्स्टाइनसापेक्षता सिद्धान्तका पिता, प्रायः वैज्ञानिक कार्यलाई अन्तर्ज्ञान, कल्पनाशक्ति र दृष्टिकोणमा अचानक परिवर्तनसँग जोड्थे। यी तत्वहरू इतिहासका धेरै महान् वैज्ञानिक खोजहरूको आधार हुन्।
विज्ञानको कर्तव्य स्पष्ट रूपमा अन्तर्ज्ञानलाई पहिले झूटा वा प्रमाणित परिकल्पनाहरूमा रूपान्तरण गर्नु हो, र त्यसपछि प्रयोगद्वारा प्रमाणित गर्न सकिने कम वा बढी सुसंगत सिद्धान्तहरूमा, विज्ञान कथामा अनुमानलाई धेरै अगाडि बढाउने शक्ति छ। र यो कुनै संयोग होइन कि धेरै अनुसन्धानकर्ताहरू, उदाहरणका लागि MIT मा, प्राध्यापकको रूपमा ब्रुनो कोप्पी, जससँग मैले उनको इग्निटर परियोजनाको लागि आणविक संलयनसँग सम्बन्धित सञ्चारमा केही वर्ष सहकार्य गरें, जोशिला पाठकहरू हुन् तर प्रायः विज्ञान कथा लेखकहरू पनि हुन्।
हामीसँग इटालीमा पनि यसको उत्कृष्ट उदाहरण छ, यद्यपि यो मात्र होइन: मार्को क्यासोलिनो, भौतिकशास्त्री, रोम टोर वर्गाटाको INFN खण्डका अनुसन्धान प्रबन्धक, रोम विश्वविद्यालयको भौतिकशास्त्र विभागका प्राध्यापक टोर वर्गाट, उत्कृष्ट विज्ञान सञ्चारकर्मी र उत्तिकै उत्कृष्ट विज्ञान कथा लेखक।
वास्तविकता, कल्पना र तिनीहरूको भिन्नता
थोरै जान्ने र थोरै राम्रा विज्ञान कथा पढ्नेहरूले कहिलेकाहीं यसलाई सानो विधा ठान्छन्, "वास्तविकताबाट भाग्ने" नर्डी बच्चाहरूको लागि। यो कुरा मनन गर्न रोचक छ कि उही टोलकिएनधेरैले आधुनिक कल्पनाको संस्थापक मान्छन्, तर जसलाई म बीसौं शताब्दीका महाकाव्य लेखकहरू मध्ये एक "सरल" मान्छु, पौराणिक कथाको बारेमा धेरै समान आपत्तिलाई अस्वीकार गरे।
माथि उल्लेखित निबन्धमा "परीकथाहरूमा", परी कथाहरू र बालबालिकाहरू बीचको कृत्रिम सम्बन्ध र वास्तविकता र कल्पना बीचको भ्रमको बारेमा, उनी भन्छन्:
"मलाई विश्वास गर्ने कुनै खास बालिश 'इच्छा' थिएन। म जान्न चाहन्थें। विश्वास गर्नु कथाहरू मलाई कसरी प्रस्तुत गरियो, वृद्ध व्यक्तिहरूले, वा लेखकहरूले, वा कथनमा निहित स्वर र गुणस्तरमा निर्भर थियो। तर मलाई याद छैन कि, कुनै पनि समयमा, कथाले मलाई दिएको आनन्द मैले विश्वास गरें कि त्यस प्रकारका घटनाहरू 'वास्तविक जीवनमा' हुन सक्छन्, वा घटेका थिए।"
विज्ञान कथाका प्रशंसकलाई अरू केहीले रिस उठाउन सक्दैन, उदाहरणका लागि, तिनीहरूसँग सम्बन्धित महसुस गर्नु भन्दा बढी जो UFO हरूको अस्तित्वलाई एलियन स्पेसशिपको रूपमा विश्वास गर्नेहरूसँग। वास्तविकतामा, विज्ञान कथाको कदर गर्नेहरूको एक राम्रो भाग जोशिलो विज्ञान उत्साही पनि छन्। यो कुनै संयोग होइन कि चीनआज विश्वमै सबैभन्दा छिटो वैज्ञानिक र प्राविधिक विकास भएको राज्य, सरकारले यस प्रकारको लेखन र पठनलाई दृढतापूर्वक प्रोत्साहन गर्नुपर्छ, किनकि यो सक्षम छ
"युवा दिमागहरू खोल्दै"।
एआई विरुद्धको वर्तमान विवाद
यस सम्पादकीयको मुख्य विषयमा फर्किँदै, वर्तमान जेनेरेटिभ एआईको अत्यधिक प्रयोगको सम्भावित नकारात्मक परिणामहरूको बारेमा पर्याप्त र जायज चिन्ता छ: रचनात्मक र कलात्मक क्षेत्रहरूमा, व्यवसायमा, सामूहिक निगरानीमा, र हतियारहरूमा। यी असंबद्ध विषयहरू होइनन्: समस्याहरू अवस्थित छन् र तिनीहरूले खोलिरहेका अवसरहरू जत्तिकै महत्त्वपूर्ण छन्।
चुनौती र अवसर दुवैलाई राम्रोसँग बुझ्नको लागि, एक कदम पछाडि फर्कौं। जब हामी कृत्रिम बुद्धिमत्ताको बारेमा कुरा गर्छौं, हामी वास्तवमा धेरै विविध क्षमताहरूको श्रृंखलाको बारेमा कुरा गरिरहेका हुन्छौं, जुन एउटा साझा कारकद्वारा एकताबद्ध हुन्छ: एआई "आफैलाई प्रोग्राम गर्न" सक्षम छ, केही मस्तिष्क कार्यहरूको नक्कल गर्दै - यद्यपि हामी निश्चित छौं कि जनावरको बुद्धिमत्ताले त्यसरी काम गर्दैन। आज, सबैभन्दा धेरै चर्चा गरिएको एआईहरू हुन् एलएलएम, ठूला भाषा मोडेलहरू: यी विस्तारित भाषा मोडेलहरू हुन्, जसलाई जेनेरेटिभ एआई पनि भनिन्छ किनभने तिनीहरू हाम्रा निर्देशनहरू अनुसार पाठ, छवि, अडियो, भिडियो र संगीत उत्पन्न गर्न सक्षम छन्।
LLM ले गणितीय रूपमा, तथ्याङ्कीय कार्यहरूको आधारमा, मानव भाषा प्रशोधनको कार्यलाई अनुकरण गर्दछ, जुन वास्तवमा हाम्रो प्रजातिलाई अरूबाट अलग गर्ने मुख्य विशेषताहरू मध्ये एक हो। यसलाई शब्दहरूको वास्तविक अर्थ बुझ्न आवश्यक पर्दैन; यो "चिनियाँ कोठा" जस्तै काम गर्दछ। जोन सेरले, जसको बारेमा हामीले पहिले नै कुरा गरिसकेका छौं यो लेखतर त्यसले तिनीहरूलाई कम रोचक बनाउँदैन।
किन कृत्रिम बुद्धिमत्ता विस्फोट भयो?
जब म मेरो कक्षाहरूमा फिल्म देखाउँछु "लुकेका आकृतिहरू" ("लुकेका आंकडा"), जब एक नायकले व्याख्या गर्छन् कि १९६१ मा नासाले मिसाइल प्रक्षेपण गणना गर्न मद्दत गर्न खरिद गरेको IBM ७०९० कम्प्युटरले गणना गर्छ
"प्रति सेकेन्ड २४,००० सम्मको अपरेशन",
म केही मिनेटको लागि प्लेब्याक रोक्नेछु र यो साधारण तालिका देखाउनेछु:
- 1959: आईबीएम 7090१XNUMX० - २४ किलोफ्लप, वा २४,००० फ्लप, प्रति सेकेन्ड फ्लोटिंग पोइन्ट अपरेशनहरू
- 2018: आईफोन एक्स एस मैक्स – ४१० गिगाफ्लप, वा ४१० अर्ब फ्लप
- 2023: आईफोन 15 - २७ टेराफ्लप्स, वा २७,००० अर्ब फ्लपहरू
- 2024: आईफोन 16 प्रो - २७ टेराफ्लप्स, वा २७,००० अर्ब फ्लपहरू
- 2024: एप्पल M3 - २७ टेराफ्लप्स, वा २७,००० अर्ब फ्लपहरू
- 2025: Apple M4 अल्ट्रा - २७ टेराफ्लप्स, वा २७,००० अर्ब फ्लपहरू
यसपछि:
- २७,००० अर्ब फ्लप / २४,००० = १,१२५,०००,०००, वा १.१२५ मिलियन गुणा छिटो
- २७,००० अर्ब फ्लप / २४,००० = १,१२५,०००,०००, वा १.१२५ मिलियन गुणा छिटो
- २७,००० अर्ब फ्लप / २४,००० = १,१२५,०००,०००, वा १.१२५ मिलियन गुणा छिटो
- २७,००० अर्ब फ्लप / २४,००० = १,१२५,०००,०००, वा १.१२५ मिलियन गुणा छिटो
- २७,००० अर्ब फ्लप / २४,००० = १,१२५,०००,०००, वा १.१२५ मिलियन गुणा छिटो
त्यसपछि म छक्क परेका विद्यार्थीहरूलाई, कम्तिमा यस विषयमा रुचि राख्नेहरूलाई, बुझाउँछु कि हालका सुपर कम्प्युटरहरूले प्रति सेकेन्ड एक अर्ब अर्ब अपरेशनहरू, अर्थात्, थ्रेसहोल्डमा पुगेका छन् र पार गरेका छन्। एक्सास्केल, र यदि हामीसँग १९६० को दशकको भन्दा समानुपातिक रूपमा छिटो अन्तरिक्षयानहरू भएको भए, र यदि खाली ठाउँमा प्रकाशको गतिको कुनै भौतिक सीमा नभएको भए, हामी ताराहरू बीच होइन, तर आकाशगंगाहरू बीच यात्रा गर्ने थियौं।
वास्तवमा, हामीले कम्प्युटिङ गति हासिल गरेका छौं जुन केही वर्ष पहिले असम्भव देखिन्थ्यो। र यो LLM हरूलाई उनीहरूको हालको दक्षता हासिल गर्न अनुमति दिने कारकहरू मध्ये एक हो।
त्यसो भए यो केवल क्रूर बलको कुरा हो?
पक्कै छैन।
एआईमा वैज्ञानिक अनुसन्धान लामो समयदेखि भइरहेको छ र यहाँ ChatGPT काममा आउँछ:
"कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसन्धानले लगभग 70 वर्ष इतिहासको।
अवधि "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" यो मा आविष्कार गरिएको थियो 1956 को समयमा डार्टमाउथ कार्यशाला, द्वारा आयोजित एक सम्मेलन जोन म्याकार्थी, मार्भिन मिन्स्की, नाथानीएल रोचेस्टर र क्लाउड श्याननयद्यपि, एआईको सैद्धान्तिक आधार त्यो मितिभन्दा पहिलेको हो:
- 40 र 50s: पहिलो अध्ययनहरू कृत्रिम न्यूरोनहरू, १९४३ मा म्याककुलोच र पिट्ससँग, र मेसिनहरू सोच्ने विचार एलन Turing र १९५० मा उनको ट्युरिङ परीक्षण
- 60 र 70s: पहिलो विशेषज्ञ प्रणाली र प्रतीकात्मक बुद्धिमत्ताको विकास
- 80 र 90s: एल्गोरिथ्मको कारणले गर्दा तंत्रिका नेटवर्क फिर्ता हुन्छ ब्याकप्रोपेगेशन
- २००० को दशक र आज: को विस्तार गहिरो शिक्षा, आधुनिक कम्प्युटिङ शक्तिको कारण बढ्दो परिष्कृत मोडेलहरू सहित
त्यसोभए, हामी भन्न सक्छौं कि एआई अनुसन्धानको गहिरो जरा छ र लगभग सात दशक"।
विशेष गरी, हालका वर्षहरूमा, वास्तुकलाको विकास र खुला स्रोत प्रसार ट्रांसफार्मर २०१७ मा गुगल द्वारा, इन्टरनेटको कारणले ठूलो मात्रामा पाठको उपलब्धता, एल्गोरिथ्मको कारणले प्रशिक्षण प्रविधिको प्रगति ब्याकप्रोपेगेशन, मोडेल अप्टिमाइजेसन र क्षेत्रमा भारी लगानीले हालको अवस्था निम्त्याएको छ।
लोकप्रिय तर गहन तरिकाले यी विषयहरूमा गहिरो अध्ययन गर्न, म नि:शुल्क कोर्स सिफारिस गर्दछु "कृत्रिम बुद्धिमत्ताको विस्फोट", उर्बिनो विश्वविद्यालयका प्राध्यापकहरूद्वारा अनलाइन आयोजित।
तर यी एआईहरू वास्तवमा कति बुद्धिमान छन्?
सबैभन्दा पहिले, कम्तिमा धेरै वर्षसम्म, "२००१" बाट HAL, "टर्मिनेटर" बाट Skynet, "म्याट्रिक्स" बाट मेसिनहरू, वा विभिन्न संस्करणहरू बिर्सौं। मल्टिवाकविज्ञान कथाका प्रशंसकहरूका लागि यो भन्नु अलि दुःखद हो, तर परिस्थिति हेर्दा, हामी अहिलेसम्म प्रस्तुत गरिएको "सोच्ने मेसिन" भन्दा धेरै टाढा छौं, जुन धेरैका लागि आश्वस्त पार्न सक्छ।
म थप्छु कि विज्ञान कथाका धेरै गुणहरू छन्, तर केही कमजोरीहरू पनि छन्।
यसको गुणहरू मध्ये, यसले निश्चित रूपमा आज हामीले सामना गरिरहेका धेरै नैतिक मुद्दाहरूको पूर्वानुमान गर्नु समावेश गर्दछ, केही तरिकाले हामीलाई तत्काल र निकट भविष्यमा हामीलाई पर्खिरहेको कुराको लागि तयार पार्छ। यसले हामीलाई यो विचारमा पनि अभ्यस्त बनायो कि, ढिलो होस् वा चाँडो, हामीले हाम्रो भन्दा "फरक" बुद्धिमत्ताहरूसँग व्यवहार गर्नुपर्नेछ, जुन वास्तवमा भइरहेको छ।
दोषतिर लागौं।
अवश्य पनि, केही अपवादहरू बाहेक, धेरै विज्ञान कथा कथाहरूको अति सरलीकरणकृत्रिम बुद्धिमत्ता यसले हामीलाई बुद्धि = चेतनाको गलत समीकरणसँग अभ्यस्त बनाएको छ।
हामीलाई लामो समयदेखि थाहा छ कि यो त्यस्तो होइन: आउनुहोस् हामी धेरै जनावरहरूको व्यवहारको बारेमा सोचौं, कमिलाहरूको थिल्लर र धमिराको ढिस्को जस्ता उपनिवेशहरूमा संगठित कीराहरूको व्यवहारबाट सुरु गर्दै, जसमा उल्लेखनीय क्षमताहरू छन्। समस्या समाधानधमिराको ढिस्को आफैंलाई थाहा हुन सक्छ भन्ने कुरामा कोही पनि विश्वस्त छैन।
पछिल्लो स्नायु विज्ञान अध्ययन अनुसार, सतर्कता र जागरूकता बीच कुनै सम्बन्ध छैन।
अन्तमा, धेरैजसो विज्ञान कथाहरूले एआईको बारेमा व्यापक व्याकुलता सिर्जना गरेका छन्, जुन सामान्यतया, "ब्यूँझने बित्तिकै", हामीलाई नियन्त्रण गर्ने वा नष्ट गर्ने निर्णय गर्छ, कम वा बढी सचेत रूपमा। धेरैजसो मानिसहरू डराउने कुरा यही हो।
तर आजका समस्याहरू धेरै फरक छन्, सामान्य प्रेस वा कोष जुटाउनमा अत्यधिक रुचि राख्ने सीईओहरू द्वारा प्रायः केही हदसम्म अतिरंजित कथनहरू भन्दा बाहिर।
पूर्वाग्रह र भ्रम, गणित र आश्चर्य बीच
विस्तारित भाषा मोडेल, वा LLM को अवधारणामा फर्कँदै, जुन हाल जनताको कल्पनालाई सबैभन्दा बढी कब्जा गर्ने AI को प्रकार हो, वस्तुनिष्ठ रूपमा यो त्यही हो जहाँ सबैभन्दा ठूलो आर्थिक लगानी गरिन्छ, अन्य तथाकथितहरूसँगै। आधार मोडेलहरूवा आधार मोडेलहरू, जसमा बहु-मोडलहरू समावेश छन्, पाठ र छविहरू, अडियो र भिडियो दुवै उत्पन्न गर्न सक्षम, छविहरूमा विशेषज्ञता प्राप्त र अनुकूलित सिकाइ भएकाहरू, वा थोरै समयको सिकाइ.
यसले सुरुमा घटनाहरू र गलतफहमीहरूको श्रृंखला निम्त्यायो, जस्तै गुगल इन्जिनियरको विश्वास कि उनी एक संवेदनशील प्राणीसँग व्यवहार गरिरहेका थिए, वा मोडेलहरू जुन प्रकाशनको केही समय पछि बन्द गर्नुपर्यो किनभने तिनीहरूले अप्रिय प्रयोगकर्ताहरूसँगको अन्तरक्रियाबाट सबैभन्दा खराब पूर्वाग्रहहरू "अवशोषित" गरेका थिए।
नोभेम्बर २०२२ मा ChatGPT ३.५ को रिलीज पछि, AI विषय "मास" समाचार बनेको छ, तर सबैभन्दा माथि यसले ठूला टेक कम्पनीहरू बीच दौड सुरु गरेको छ, एउटा अपवाद बाहेक, एप्पल, जुन अर्बौं डलरको लगानी र आ-आफ्ना सीईओहरूबाट कम वा बढी समझदार बयानहरूको उत्तराधिकारको साथ, पहिले कहिल्यै नदेखेको जस्तो आफ्नै बाटो पछ्याउँदैछ।
आकस्मिक क्षमता र AGI मतिभ्रम
भौतिकशास्त्रमा, "चरण संक्रमण" भनिने घटनाहरू छन्। सबैभन्दा सरल उदाहरण पानी हो, जुन निश्चित तापक्रमभन्दा तल बरफ बन्छ, जबकि निश्चित तापक्रमभन्दा माथि यो बाफ बन्छ।
चरण संक्रमणहरू महत्त्वपूर्ण हुन्छन् र ती घटनाहरूमा पनि हुन्छन् जुन पूर्ण रूपमा भौतिक छैनन्। LLMs को सन्दर्भमा, अगस्ट २०२२ मा arXiv.org मा प्रकाशित एक वैज्ञानिक लेखले आकस्मिक घटनाहरूको बारेमा छलफल गर्दछ: सानो स्तरमा एउटै प्रणालीहरूमा अप्रत्याशित AI क्षमताहरू, जुन अचानक जटिलताको निश्चित स्तरभन्दा बाहिर देखा पर्दछ। चरण संक्रमणहरू, वास्तवमा।
LLM को जटिलता तीन कारकहरूद्वारा मापन गरिन्छ: प्यारामिटरहरूको संख्या, प्रशोधनको मात्रा, र प्रशिक्षण डेटासेटको आकार। कतिपयले लामो समयदेखि विश्वास गर्दै आएका छन् कि बढ्दो जटिलता र कम्प्युटिङ शक्तिले भौतिकशास्त्रले "एकलता" भनेको जस्तै चरण संक्रमण निम्त्याउनेछ, AI बाट AGI (कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता) मा अचानक परिवर्तन, मानव दिमाग भन्दा बढी शक्तिशाली र आफैलाई परिमार्जन र सुधार गरेर घातीय वृद्धि गर्न सक्षम। तर यो भएको छैन, र आज धेरै अनुसन्धानकर्ताहरू विश्वास गर्छन् कि हामी अझै AGI को सही बाटोमा छैनौं किनभने हालको एल्गोरिदमहरू धेरै सीमित छन्।
मेकानिकल एपोफेनिया र वर्तमान एआई को वास्तुकला
एपोफेनिया, जर्मन न्यूरोलोजिस्ट र मनोचिकित्सक द्वारा प्रयोग गरिएको शब्द क्लाउस कोनराड १९५८ मा, असंबद्ध घटनाहरू बीच अर्थपूर्ण सम्बन्धहरू बुझ्ने मानव प्रवृत्ति थियो। उदाहरणका लागि, प्यारेडोलिया एपोफेनियाको एक रूप हो जसले हामीलाई अनुहार वा आकारहरू पहिचान गर्न बाध्य पार्छ जहाँ तिनीहरू वास्तवमा अवस्थित छैनन्।
त्यसैले यो एक संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह हो, वा वास्तविकताको विकृतिको एक रूप हो, जुन, यद्यपि, धेरै अवस्थामा रचनात्मक चरणमा उपयोगी साबित हुन सक्छ, यदि आलोचनात्मक सोचद्वारा नियन्त्रण गरिएको छ भने। अन्यथा, यसले पूर्णतया तर्कहीन र अवास्तविक विश्वास र विश्वासहरू निम्त्याउन सक्छ।
अनि त्यसोभए, हाम्रो विस्तृत भाषाको नक्कल गर्ने, तर संसारको कुनै अनुभव र शब्दहरूको अर्थको प्रभावकारी बुझाइको अभाव भएको प्रणालीमा, एपोफेनिया हालको एल्गोरिदमको आधारभूत कार्यात्मक दोषमा अनुवाद हुन्छ, जुन केही हदसम्म नियन्त्रण र सीमित गर्न सकिन्छ, तर कहिल्यै पूर्ण रूपमा हटाउन सकिँदैन: भ्रम।
एपोफेनिया देखि एपिस्टेमिया सम्म
अनि यहाँ हामी एउटा महत्त्वपूर्ण बुँदामा आउँछौं: आज त्यहाँ एउटा नवविज्ञानवाद छ जुन द्वारा सिर्जना गरिएको छ वाल्टर क्वाट्रोसिओची, रोमको सापिएन्जा विश्वविद्यालयको कम्प्युटर विज्ञान विभागमा पूर्ण प्राध्यापक। उहाँ हुनुहुन्छ "ज्ञानशास्त्र", त्यो हो
"ठूला भाषा मोडेलहरू (LLMs) को जेनेरेटिभ एआईसँग अन्तरक्रिया गरेर उत्पन्न हुने ज्ञानको सहज भ्रम, जहाँ धाराप्रवाह बोली र कथात्मक सुसंगतताको सिम्युलेटिभ प्रशंसनीयताले संज्ञानात्मक दक्षता र डेटा विश्वसनीयतालाई प्रतिस्थापन गर्दछ।"
यो ट्रेक्कानी विश्वकोश अनुसार हो।
यो घटना हाम्रो मस्तिष्कको मानव विशेषताहरूलाई जनावरहरू जस्ता जटिल प्रणालीहरूमा प्रक्षेपण गर्ने प्रवृत्तिमा आधारित छ।
अवधि ज्ञानवर्धक आजको जेनेरेटिभ एआईको कथात्मक सुसंगतता, प्रशंसनीयता र प्रवाहले कसरी मानिसहरूको ठूलो भागलाई सत्य र पूर्ण रूपमा भरपर्दो उत्तरहरूको लागि प्रशंसनीय र राम्रोसँग संरचित उत्तरहरू गल्ती गर्न लगाउँछ भनेर वर्णन गर्दछ। ज्ञानविज्ञानले पहिले नै तथाकथित "इको इफेक्ट" द्वारा वर्णन गरिएको संज्ञानात्मक भ्रममा पुर्याउँछ। डनिङ-क्रुगरजहाँ कम सक्षम व्यक्तिहरूले विशेष क्षेत्रहरूमा आफ्नो तयारीलाई बढाइचढाइ गर्छन्।
यसरी, क्वान्टम मेकानिक्सको वैचारिक आधारहरूमा ChatGPT द्वारा गरिएको एक विश्वस्त र सायद राम्रोसँग लेखिएको, तर सधैं लोकप्रिय, र त्यसैले अत्यन्तै सरलीकृत व्याख्याले हामीलाई विश्वास दिलाउनेछ कि हामी राष्ट्रिय आणविक भौतिक विज्ञान संस्थानका अनुसन्धानकर्तासँग समान सर्तहरूमा छलफल गर्न सक्षम छौं।
स्रोतहरूको प्रमाणीकरणका लागि परम्परागत मापदण्डहरू, जुन पहिले नै जनतामा वैज्ञानिक ज्ञानको अभाव, जस्तै सहकर्मी समीक्षा, समकक्षी समीक्षा, र शैक्षिक संस्थाहरूले, कम्तिमा गैर-विज्ञहरूको नजरमा व्यापक तथ्याङ्कीय ज्ञानको तुलनामा आफ्नो अधिकार गुमाउँदैछन्।
एआईको नक्कली समस्याहरूबाट
यस लेखभरि हामीले अन्वेषण गरेका कुराहरूको प्रकाशमा, हामी विश्वस्तताका साथ निष्कर्षमा पुग्न सक्छौं कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता, स्वायत्त तर्क र आत्म-सुधार गर्न सक्षम, र कृत्रिम चेतना अझै पनि धेरै टाढाका लक्ष्यहरू हुन्। पहिलेको सन्दर्भमा, हामी वर्तमान मेसिनहरूको आन्तरिक सीमितताहरूको सामना गर्छौं: सम्भाव्यतावादी दृष्टिकोण, भ्रम, अर्थको बुझाइको अभाव, र अनुभवको कमी।
दोस्रोको सन्दर्भमा, हामीसँग चेतनाको विश्वव्यापी रूपमा स्वीकृत वैज्ञानिक सिद्धान्त छैन, र त्यसैले हामीसँग सिद्धान्तहरूको सटीक विचार छैन जस अनुसार कृत्रिम वस्तु, जतिसुकै जटिल भए पनि, यसलाई अनुकरण गर्न सक्छ। यो कम्तिमा लेखकको विचार हो, धेरै वर्षको रुचि र अनुसन्धानमा आधारित, कलात्मक कारणहरू सहित, र क्षेत्रका विज्ञहरूसँगको धेरै छलफलको प्रकाशमा।
खैर, उपन्यास कुन कथामा आधारित थियो भन्ने कुरामा रुचि राख्ने जो कोहीलाई पनि "मोन्टेक्रिस्टो परियोजना", जसले शंकास्पद समयको कृत्रिम चेतनाको बारेमा छलफल गर्दछ - छोटो कथाको लागि १९९३, उपन्यासको लागि २०१०-२०२४ - विषयमा मौलिक दृष्टिकोणको रोचक उदाहरण प्रदान गर्न सक्छ। छोटो कथा इटालियन र अंग्रेजीमा अनलाइन उपलब्ध छ: बेबी.
...एआईको वास्तविक समस्याहरूमा
यो लेख कुनै पनि हालतमा वर्तमान प्रणालीहरूको शक्ति वा हाम्रो जीवनलाई प्रभाव पार्ने तिनीहरूको क्षमतालाई कम आँकलन गर्ने उद्देश्यले लेखिएको होइन। तर वास्तविक मुद्दाहरू बजारीकरणको मुकुण्डो र सरलीकरणको गलतफहमी मुनि राम्ररी लुकेका छन्।
आज, हामीसँग त्यस्ता प्रणालीहरू छन् जसले सहसम्बन्ध र जडानहरू फेला पार्न सक्षम छन् जुन अन्यथा हाम्रो विश्लेषणबाट बच्न सक्छन्; अत्यन्तै शक्तिशाली र अथक प्रणालीहरू, जुन महान र कम महान उद्देश्यका लागि शोषण गर्न सकिन्छ। र यी प्रणालीहरूले हामीमध्ये केहीमा उत्तेजित गर्ने सबैभन्दा पुरानो र कट्टरपन्थी प्रलोभन के हुन सक्छ? नियन्त्रण, शक्ति।
युद्धमा एआईको प्रयोग बढ्दो रूपमा भइरहेको छ, सञ्चार गुमेको अवस्थामा स्वायत्त निर्णय लिने क्षमता भएका हतियारहरू सुसज्जित गर्न मात्र होइन, तर सबैभन्दा माथि युद्धभूमिलाई नियन्त्रण गर्न पनि। एआई, उपग्रह र ड्रोनको संयोजन नयाँ सीमा बन्दै गएको छ, जसले केही वर्ष अघिसम्म प्रयोग गरिएका धेरै सैन्य रणनीतिहरूलाई अप्रचलित बनाउँदैछ।
जेनेरेटिभ एआई प्रणालीहरू आधिकारिक स्रोतहरूमा आधारित समाचार र डेटाबाट छुट्याउन अत्यन्तै गाह्रो हुने प्रशंसनीय सञ्चारहरू सिर्जना गर्न बढ्दो रूपमा सक्षम छन्। यसबाहेक, तिनीहरू सामाजिक सञ्जाल एल्गोरिदमहरू भन्दा धेरै लत लाग्ने छन्, जुन हाल एक दशक पछि कानूनद्वारा प्रतिबन्धित गरिएको छ, जबकि LLM प्रणालीहरूको क्षमता धेरै द्रुत गतिमा बढिरहेको छ, अनुसन्धानकर्ताहरू आफैंका अनुसार।
यसैबीच, धेरै संख्यामा किशोरकिशोरीहरू कुनै पनि साथी वा वयस्कसँग भन्दा ChatGPT र यस्तै प्रणालीहरू मार्फत बढी कुरा गर्छन्।
वर्तमान र भविष्यको प्रयोग: को जिम्मेवार हुनेछ?
संयुक्त राज्य अमेरिकामा विचारको एक बढ्दो आन्दोलन छ जसले विश्वास गर्दछ कि यसले सम्पूर्ण पश्चिमलाई प्रभाव पार्न, मार्गदर्शन गर्न र निर्देशित गर्न धेरै बाधा बिना एआई प्रयोग गर्न सक्छ, यो परियोजनाको सीईओ द्वारा लेखिएको पछिल्लो पुस्तकमा खुला रूपमा घोषणा गरिएको छ। Palantir, अलेक्जेन्डर कार्प, "प्राविधिक गणतन्त्र: कडा शक्ति, नरम विश्वास, र पश्चिमको भविष्य", इटालियनमा "प्राविधिक गणतन्त्र: कडा शक्ति, नरम विश्वास र पश्चिमको भविष्य"।
Palantir यो एउटा कम्पनी हो जसको नाम टोल्किनबाट प्रेरित छ, तर यसको वास्तविक अर्थलाई पूर्ण रूपमा विकृत गर्दछ: मध्य-पृथ्वीमा तेस्रो युगको अन्त्यमा "देख्ने ढुङ्गाहरू", वास्तवमा सत्य प्रकट गर्ने तरिका होइन, तर डार्क लर्ड सौरोनद्वारा आफ्ना प्रयोगकर्ताहरूको दिमाग नियन्त्रण गर्ने प्रणाली बनेको थियो।
यसबाहेक, मोडेलहरू विशेषज्ञता प्राप्त छन् भाइब कोडिङ आउन क्लाउडडुमासद्वारा di एन्थ्रोपिककुनै पनि ज्ञात प्रोग्रामिङ भाषामा कम्प्युटर कोड सिर्जना र विश्लेषण गर्न सक्षम, दक्षताको स्तरमा पुगिरहेका छन् जुन साँच्चै चिन्ताजनक छ। स्पष्ट रूपमा, क्लाउडको पछिल्लो मोडेल, भनिन्छ मिथोस, ले लिनक्स जस्ता अपरेटिङ सिस्टमहरूमा गम्भीर कमजोरीहरू द्रुत रूपमा फेला पार्न सक्षम भयो, जसले इन्टरनेट चलाउने अधिकांश सर्भरहरू, बैंकहरू, विमानस्थलहरू र अन्य संवेदनशील प्रकार्यहरूमा ठूला प्रणालीहरू, र फायरफक्स जस्ता ब्राउजरहरूमा शक्ति प्रदान गर्दछ। कमजोरीहरू जुन ह्याकर समुदायले पनि कहिल्यै पहिचान गरेको थिएन।
अहिलेको लागि, क्लाउड मिथोस केही ठूला कम्पनीहरूलाई मात्र जारी गरिएको छ, ताकि उनीहरूलाई सान्दर्भिक प्याचहरू विकास गर्न र यी साइबर सुरक्षा समस्याहरूलाई सम्बोधन गर्न समय मिलोस्। तर एक पटक यो साइबर आपराधिक संस्थाहरूको हातमा परेपछि, के हामी सबै संवेदनशील प्रणालीहरू - बैंक, अस्पताल, मन्त्रालयहरू, र अन्य - समयमै अद्यावधिक गर्न सक्षम हुनेछन् भन्ने कुरामा निश्चित हुन सक्छौं?
यी विषयहरू हुन् जुन हामी अर्को लेखहरूमा अन्वेषण गर्नेछौं र जसले हामी सबै र हाम्रा सरकारहरूलाई प्रतिबिम्बित गर्न बाध्य पार्नुपर्छ।
एपर्टस स्विस खुला स्रोत एआई हो जसले विश्वव्यापी दिग्गजहरूलाई चुनौती दिन्छ
यान्की रोबोट एटलस एक सिद्ध सिकर्मीको सहायकको रूपमा
भूराजनीति र कृत्रिम बुद्धिमत्ता मा माइकल भोन लिक्टेनस्टीन
ह्युमनोइड रोबोट र भौतिक एआई: बीएमडब्ल्यू समूहको कारखाना कसरी परिवर्तन हुँदैछ
यहाँ तीनवटा अन्तर्दृष्टिहरू छन् जुन तपाईंलाई चासो लाग्न सक्छ
LaMDA, Google र पकेट शिक्षकको गुण
सपनाबाट वास्तविकतासम्म: विज्ञान कथा पूर्वावलोकनहरू
कृत्रिम बुद्धिमत्ता र आधुनिक समयको विश्वव्यापी नैतिकता
