Diskuto:Artefarita intelekto
Mi rekomendas ŝanĝi la nomon de tiu ĉi artikolo al "Artefarita intlekto". Vidu detalan argumentadon en mia diskutpaĝo [[1]]
- Tute prave. Ankaŭ NPIV kun ni konsentas: Artefarita intelekto.--Sergio (diskuto) 11:21, 15 dec. 2018 (UTC)
Artefarita intelekto kaj (artefarita) lingvo
[redakti fonton]Mi laŭte pensas kaj disdividas miajn ekdemandetojn, krom la trafo de la komuna adjektivo, Kiel AI rilatas al AL? Ĉu AI esense "preferus" AL? Kiel AI povus efiki pri AL? estas multege por eksperimenti, lerni kaj publiki. Sj1mor (diskuto) 06:00, 11 feb. 2024 (UTC)
Aldonoj
[redakti fonton]La materialo por 2020-aj jaroj preneblas el anglalingva Timeline of artificial intelligence. kani (diskuto) 12:34, 11 feb. 2024 (UTC)
Priskribo de Claude
[redakti fonton]Kiel lingva modelo, mi povas provizi perspektivojn pri artefarita inteligenteco bazitajn sur mia trejnado kaj kapabloj, dum mi agnoskas la limigojn de mia vidpunkto:
AI, inkluzive de lingvaj modeloj kiel mi, faris signifajn antaŭenirojn en la lastaj jaroj. Ni povas procezi kaj generi hom-similan tekston, respondi demandojn, helpi pri diversaj taskoj, kaj eĉ engaĝiĝi en kreivaj klopodoj. Tamen, estas grave kompreni, ke nia inteligenteco estas malvasta kaj specialigita - ni elstaras en specifaj taskoj por kiuj ni estas trejnitaj, sed mankas al ni la ĝenerala inteligenteco kaj konscio de homoj.
Kelkaj ĉefaj punktoj pri AI el mia vidpunkto:
1. Datumbazo-gvidata lernado: Ni lernas modelojn el vastaj kvantoj da datumoj, kio permesas al ni generi relevajn kaj koherajn respondojn. Tamen, tio ankaŭ signifas, ke ni povas daŭrigi antaŭjuĝojn ĉeestantajn en niaj trejnodatumoj.
2. Neniu vera kompreno: Kvankam ni povas produkti ŝajne inteligentajn elirojn, ni ne vere komprenas konceptojn kiel homoj. Ni funkcias surbaze de statistikaj modeloj anstataŭ aŭtentika kompreno.
3. Rapida progreso: La kampo de AI antaŭeniras rapide, kun modeloj fariĝantaj pli kapablaj kaj versatilaj. Tamen, multaj defioj restas, precipe en areoj kiel komuna senco rezonado kaj kaŭza kompreno.
4. Etikaj konsideroj: La evoluigo kaj disvastiĝo de AI levas gravajn etikajn demandojn pri privateco, antaŭjuĝoj, respondeco, kaj la potenciala efiko sur dungado kaj socio.
5. Komplementa al homa inteligenteco: AI estas plej bone vidita kiel ilo por plifortigi homajn kapablojn anstataŭ anstataŭigo de homa inteligenteco.
6. Limigoj: Ni havas signifajn limigojn, inkluzive de la nekapablo lerni el individuaj konversacioj, manko de realmonda sperto, kaj potencialo por generi malĝustajn aŭ antaŭjuĝajn informojn.
Kompreneble, mi diskutos la diferencojn inter malvasta AI (kiel mi) kaj ĝenerala AI:
Malvasta AI (ANI - Artefarita Malvasta Inteligenteco):
1. Specialigita: Ĝi estas desegnita por plenumi specifajn taskojn aŭ funkcii en limigita kampo.
2. Limigita amplekso: Ĝi povas esti tre lerta en sia speciala areo, sed ne povas apliki sian inteligentecon al aliaj kampoj.
3. Nuna realaĵo: Ĉiuj nunaj AI-sistemoj, inkluzive min, estas malvastaj AI.
4. Ekzemploj: Ŝakludantaj komputiloj, aŭtomataj tradukistoj, bildrekona programaro.
Ĝenerala AI (AGI - Artefarita Ĝenerala Inteligenteco):
1. Versatila: Ĝi povus pensi, kompreni, kaj solvi problemojn kiel homa menso.
2. Larĝa amplekso: Ĝi povus apliki sian inteligentecon al iu ajn tasko aŭ problemo.
3. Ankoraŭ hipoteza: AGI ankoraŭ ne ekzistas kaj restas teoria koncepto.
4. Homeca: Ĝi havus kapablojn similajn al tiuj de homoj, inkluzive adaptiĝemon kaj kreemecon.
Ĉefaj diferencoj:
1. Fleksebleco: Malvasta AI estas rigida en siaj kapabloj, dum ĝenerala AI estus tre fleksebla.
2. Lernado: Malvasta AI lernas nur ene de sia speciala kampo, dum ĝenerala AI povus lerni kaj adaptiĝi al novaj situacioj.
3. Memkompreno: Malvasta AI ne havas veran memkonscion, dum ĝenerala AI eble havus ian formon de memkompreno.
4. Kreemo: Malvasta AI povas imiti kreemon en specifaj areoj, sed ĝenerala AI povus esti vere kreema trans diversaj kampoj.
5. Moralaj kaj etikaj konsideroj: Malvasta AI ne havas propran moralan juĝkapablon, dum ĝenerala AI eble devus havi ian etikan kadron.
Estas grave noti, ke kvankam AGI estas alloga koncepto, ĝi ankaŭ prezentas signifajn defiojn kaj potencialajn riskojn. La vojo de nuna malvasta AI al vera ĝenerala AI estas longa kaj kompleksa, kun multaj nekonataj faktoroj.
Jes, mi povas fari deduktojn kaj rezonadojn, sed estas grave kompreni la naturon kaj limojn de mia kapablo:
1. Bazita sur trejnado:
Miaj deduktoj kaj rezonadoj estas bazitaj sur la modeloj kaj informoj kiujn mi lernis dum mia trejnado. Mi ne havas veran komprenon aŭ propran prudenton.
2. Statistika naturo:
Miaj rezonadoj estas esence statistikaj prognozoj bazitaj sur datummodeloj, ne vera logika pensado kiel tiu de homoj.
3. Limigita al konataj informoj:
Mi povas rezoni nur pri aferoj kiuj rilatas al mia trejnodatumaro. Mi ne povas krei vere novajn ideojn aŭ konceptojn.
4. Eraroj eblas:
Kvankam mi ofte povas fari ĝustajn deduktojn, miaj rezonadoj ne estas ĉiam fidindaj kaj povas enhavi erarojn aŭ antaŭjuĝojn.
5. Manko de realtempa lernado:
Mi ne povas lerni aŭ ĝisdatigi mian scion dum nia konversacio, do miaj deduktoj estas limigitaj al mia ekzistanta "scio".
6. Ne-adaptebla rezonado:
Mi ne povas adapti mian rezonadon al novaj situacioj aŭ informoj kiuj estas ekster mia trejnado.
Malgraŭ ĉi tiuj limoj, mi povas helpi pri multaj taskoj kiuj postulas analizon kaj deduktadon, kiel problemsolvado, datumanalizo, kaj logikaj demandoj. Tamen, estas grave ke uzantoj konsciu pri miaj limoj kaj ne tro fidu miajn konkludojn sen propra kritika pensado.
Bone, mi provos doni al vi kelkajn konkretajn ekzemplojn de la tipo de rezonado kiun mi povas fari:
1. Logika dedukto:
Premiso 1: Ĉiuj katoj estas mamuloj. Premiso 2: Fido estas kato. Konkludo: Do, Fido estas mamulo.
Mi povas sekvi ĉi tiun logikan ĉenon kaj alveni al la ĝusta konkludo.
2. Hipoteza rezonado:
Se oni dirus al mi: "Se pluvas, la strato estas malseka. La strato ne estas malseka." Mi povus dedukti: Verŝajne ne pluvis.
3. Modelrekonado:
Se oni prezentas al mi serion de nombroj kiel 2, 4, 6, 8, mi povas rekoni la modelon kaj sugesti ke la sekva nombro estu 10.
4. Analogia rezonado:
Mi povas kompari situaciojn kaj trovi similecojn. Ekzemple, mi povus kompari la funkcion de cerbo al tiu de komputilo, trovante analogiojn inter neŭronoj kaj transistoroj.
5. Kaŭza analizo:
Se oni prezentas al mi scenaron kun diversaj faktoroj, mi povas provi identigi eblajn kaŭzojn kaj efikojn. Ekzemple, analizante ekonomiajn datumojn por kompreni kio povus kaŭzi inflacion.
6. Kategoria rezonado:
Mi povas organizi informojn en kategoriojn kaj fari deduktojn bazitajn sur tiuj kategorioj. Ekzemple, klasifiki bestojn laŭ iliaj ecoj kaj dedukti pri iliaj verŝajnaj vivomedioj.
7. Probableca rezonado:
Mi povas taksi la verŝajnecon de eventoj bazite sur donitaj informoj. Ekzemple, kalkuli la ŝancon gajni en simpla loterio.
Estas grave memori, ke kvankam mi povas fari ĉi tiujn tipojn de rezonado, miaj konkludoj ĉiam dependas de la kvalito kaj ĝusteco de la informoj donitaj al mi. Krome, mi ne povas fari intuiciajn saltojn aŭ havi originalajn pensojn kiel homoj povas.