KANGA EXCHANGE「Sławek Zawadzki」、「Łukasz Żeligowski」による動画シリーズ「No Comment#18」の文字起こしをしています。
今回の「No Comment」は「AIの過去、未来、リスク」と言った内容となっており、様々な意見が述べられています。
是非、ご参考ください。
ノーコメントの最新エピソードをお見逃しなく！🎧
SławekとŁukaszがAIの過去、未来、リスクについて話し合います。🤖
トピックを含む
- AIと宝くじの予測、
- ハイエクの通貨開発
・AIが書いたサトシのマニフェスト。
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動画内容抜粋
人口知能とは何だと思いますか？
前世紀ですが、それはもはやソビエト時代ではありませんでした。
一方で、人工知能のような主体はすでにお持ちでしたか？
はい、私はそのような主題を持っていました。これは、この主題をグダニスク工科大学のコンピューター サイエンスに導入する最初の試みでした。
私の指導教官である「Andrzej Buller博士」が教えてくれました。
心からのご挨拶を申し上げます。
彼のおかげで、私はそれが何であるか、現在私たちがAIと呼んでいるものを実際に理解しました。
最近大きな問題となっているのは何か、そしてAndrzej Buller博士は1980年代から90年代にかけてこの問題を扱っていました。
私は90年代に勉強を終えました。
私はそんなに年をとっていません…
しかし、私たちはその時ちょうど学んでいました。
それは始まり、完全な始まりでした。
当時、人工知能やニューラルネットワークについての最初の講義で、それが使用された用語だったのを覚えています。
そして、ニューラルネットワークについて話そうとしています。それを覚えてる。
グダニスク工科大学でのいくつかの講義がどのように見えるか知っているかどうかはわかりません。
通常は200人収容の大きなホールがあり、5人の学生が座っているということです。 そして、ある教授が普通の講義をしていて、突然写真を撮ったのを覚えています。
彼はカメラを取り出し、写真を撮り、それを隠し、続けました。
そして、口頭試問があると、その写真を見せて「先生、ここのどこに座っていますか？」と言います。
賢い人たちは、「このポールの後ろに」と言いました。
そして彼は「そこにはあなたがたくさんいた」と言いました。
しかし、100人をはるかに超える私の1年間だけでなく、上の年鑑が上下し、学生が立っていた唯一の講義であるという状況がありました。
そのような講義を組織することができたのは一度だけでした。
それから何人かの教授はそれを好まなかった。彼らの講義では学生が少ないのに対し、非常に多くの学生がいる。ですから、それは本当に大きな出来事でした。
Dr Buller、Andrzej Bullerについて言及したので、これはおそらくポーランドで唯一の人物であり、技術科学である電子工学と心理学の両方の博士号を取得していることに言及する価値があります。
私たちはあなたのことを覚えていますAndrzej私はあなたがこのエピソードを見ていると確信しています。
結局のところ、人工知能は実際には、特定の特性を持つ特定の一連のアルゴリズムを定義しています。
まあ、それは私が知っているバージョンにあります。それは脳の構造を再現する試みだったので、ニューロン、それらの間の接続、ニューロンの覚醒について話していました。
これは明らかに、適用可能な多くのモデルの1つです。
現時点では、ニューロンについてではなく、行列について話しています。
行列自体を乗算すると、このデータでさまざまな処理が行われます。
一般に、特定の入力を取得する分類子について話していると言えます…入力に。
そして、それは特定の方法を提供し、私たちはこの構造を学習しようとしています。
ニューラルネットワークは、いくつかの微分方程式を解くための計算にこのように使用されました。
数学的に数えるのが非常に難しいことが判明しました。
私の時代には、解決不可能な、解決不可能なタスクを与えていたように、ある時点で十分な数の例が与えられた場合、ネットワークは非常に優れた答えを返しました。近い、かなり良い。
ある人が、AIはアルゴリズムの集まりのようなものだと言ったことがあります。
この用語は、非決定論的であり、フィードバック、つまり結果ヒットがあるコンピューターサイエンスのアルゴリズムを意味し、このアルゴリズムを学習させます。
フィードバックのあるモデルの一つです。一方、それらは常に決定論的です。
このフィードバックは決定論的ですか？
アルゴリズム全体が決定論的です。
いつでも、入力にデータを渡しますが、出力でも同じ結果が得られますか？
いいえ、システム内の重みの変更を引き起こすフィードバック ループがあるためです。
クエリを1つ指定すると、おそらく、2回目のクエリを指定すると、わずかに異なる回答が得られます。
わかりました。
そうですね、あなたは、あなたの時代の AIまたは人工知能のモデルの1つが人工ニューラル ネットワークであったとおっしゃいました。
遺伝的アルゴリズムなどの用語も聞いたことがありますが、私には理解できませんが、おそらくあなたなら理解できるでしょう。
そうしないと…
あいまいな論理です。
はい、まあ、あいまいな論理です。
とてもシンプルです…
AIで使われる？
はい、ファジー ロジックは、何かが0または1であるという概念から逸脱しているからです。
ええ、それは私が理解していることです。ただ現れる状態、中間状態と遺伝的アルゴリズムは、むしろ別のものです。
それはAIの一部ですか？
遺伝的アルゴリズムは、現在人工知能と呼ばれるこれらのシステムの作成に使用できます。
わかりました 非常に高度な要素です。
たとえば、遺伝的アルゴリズムでは、2 つのアルゴリズムを作成し、それらがどのように機能するかを確認してから、それらを正しい方法で組み合わせます。
たとえば、4つの異なる遺伝的アルゴリズムを作成します。
両方の一部であるアルゴリズム。
そして、この4つの中から、例えば、最適な2つを再度選択して、再度混合します。
そしてそれは進化論のようなもので、種として私たちはどんどん良くなっていきます。
はい、エントロピーは増加しています。
まあ、それはそれです。
息子の部屋をのぞいてみたら…
わかりませんが、そこに整頓されていることは決してありません。
これについては、次のエピソードのいずれかでおそらく話します。そこで質問があります。
AIは過去の実績から結論を導き出すような、次の抽選結果などを判断できるような仕組みですか？
いいえ。
しかし、なぜですか？
みんなだから…
私はあなたが違う答えをするだろうと思っていました。
これがモンテカルロのパラドックスであり、AIとはまったく関係ありません。
このパラドックスは、「ルーレットをプレイすると…」と言っています。
たぶん簡単にするために、黒、赤です。
はい。
まあ、50%の可能性があるはずです。
はい。
では、黒くなったのを見ると、2回目は黒、3回目は黒、4回目は黒です。
最終的には赤になるでしょう、それは確かです、それは賭け方です、残念ながら、それは真実ではありません。
これは真実ではなく、モンテカルロのパラドックスが言っていることです。
連続するルーレットスローは独立したスローです。
つまり、黒と赤の両方が落ちる可能性はまったく同じです。ボールを片付けずに引き抜くと、確率が高くなります。
もちろん、それは変わります。
しかし、私たちは常にそれらを鍋に入れているからです。
ルーレットには必勝法があります。
ゼロがあるという要素を使用します…
少し邪魔になるゼロですが、一般的には必勝法があります。
それは私たちが倍増しているという事実に依存しています。
私たちは倍増しています。
でも、カジノには限界があると思いますよね？
それが彼らがそれらを紹介した理由です。カジノは常に勝つ…
カジノで勝つための戦略を知っている場合は、ぜひ書き留めてください。
私の知る限り、私はカジノでプレーしたことはありません。
プレーヤーとして、ブラックジャックでプレーする可能性が最も高いです。
はい。
他のゲームでは…
私がプレイする唯一のゲーム。
私が理解している唯一のもの。
あなたはルーレットを理解していますが、それを数えるのは難しいです。
人工知能のアプリ、何を知っていますか？
例を2つ挙げます。
あなたを温めるために。
1つは、たとえば、未来を予測することです。とにかく、かつてあなたがこのようなことに取り組んでいたことは知っています。
もう1つは、前回のKwadrans z Kangaで話し合ったディープフェイキングであり、誰かが私たちの裸を見たい場合は、おそらくそのようなディープフェイク アルゴリズムを使用すれば十分だろうとも言いました。
残念ながら、ポルノグラフィーでは多くの用途があります。
他に知っている AI のアプリケーションは何ですか？未来を予測することは、私たち一人一人に未来を予測するよう求めるのと同じくらい理にかなっていると言えます。
「予測」とは、過去のデータを数値化したという意味です。
例えば、天気について、私はそれを見て、できるだけ多くの入力データを収集し、それに基づいて予測を試みます。
天気システムが静的なシステム、つまり不変のシステムであれば、大丈夫でしょう。
しかし、天候や気候が変化していますが、それは人間が地球にいるからではなく、ただ変化しているだけです。
常に変化しています。
同じパラメーターはありません。
もちろん、人間はそこに何らかの影響を与えますが、重要な要素ではないことがよくあります。
そして天候にはバタフライ効果があります。中国で蝶が羽ばたき、アメリカで大きな竜巻を引き起こした。
それは非常に興味深いです、あなたが言ったこと。
バタフライエフェクトがどうだったか覚えていますか？バタフライ効果なので、今引用できます。
これはサイエンス フィクションでも、映画の発明でもありません。
あくまでも具体的な調査です。
誰かと比較したことがある…
それくらいだったけど、今となっては誰がこの天気計算を実行していたのか思い出せない。
恥ずかしくないように、誰の名前も挙げませんが、親愛なる視聴者の皆さん、あなたを頼りにしています。
そして、誰かがコメントを書きます。
ある数学者が気象モデルを導入して開始し、一晩中オンにすると、機能し、機能し、機能しました。
そして、もう一度オンにすると、別の結果が得られました。問題は、彼が操作している数値にある程度の精度があることであることが判明しました。
はい。
小数点以下10桁としましょう。
この10位はまったく重要ではないように思われます。
彼らは、2番目が無関係である場合、10 番目はさらに重要であると話していました。
残念ながら、このフィードバックの結果、10進数の11番目と12番目の後の10番目が重要であり、ここで特定の範囲の数字に限定することはできませんが、全体を見る必要があることがわかりました。
しかも丸ごと取れない。
これは、蝶の羽ばたきの値である小数点第10位です。
はい。
よし、ビリヤードの球と同じだ。
現時点で正確な数字は覚えていませんが、計算の正確さから、ビリヤード ボールが手すりで6回バウンドした場合、6回目のバウンド後の誤差は このボールがビリヤードのどこにでも置けるほど大きい。
AIのその他のアプリケーションにはどのようなものがありますか？
人工知能の応用…
ええと、私は知識の伝達に使用されるものに最も興味をそそられます。
たとえば、エッセイを書くなど、AIに何かを依頼することができます。
もちろん、このエッセイは実際には、人工知能が見たこのテーマに関する何十万ものエッセイの集まりになるでしょう。
新しいものは何も思いつかないからです。一方で、私たちは通常、何か新しいものを作成することはありません。
非常に頻繁に、聞いたこと、頭に残ったことを繰り返します。1つ確かなことは、微調整後のこれらのエッセイはかなりまともです。
現在、多くのポーランドの文献学者が恐怖に陥っていると思います。
私は最近、ChatGPTについてエッセイを書くことができると友人の先生と話しましたが、彼女は「Lukasz、この3年間、家でエッセイを書くように子供たちに頼んだことはありません」と言いました。
私は「なぜ？」と尋ねました。
「親がいつも書いてたから」 そうです。
その効果は、子供たちが書くエッセイが授業中に書かれるということでした。
たとえば、論文を書くことに専念するレッスンの一部があります。
子供たちが何を書いたのか思い出せません。私も似たようなことを書いていた記憶があります。
さて、序論、論文、3つの議論と結論です。まぁ、授業があれば時間がないから2つ…
わかった。
あなたは私の究極の質問に来ています。
しかし、他の例をいくつか挙げたいと思うかもしれません。
まず第一に、それには本当に大きな可能性があり、私はそれについて読んだと思います…
これは現在行われています。
Microsoftは、数日前に、このChatGPTが統合された新しいバージョンのEdgeブラウザーを示しましたが、私たちが利用できるバージョンよりも新しいバージョンです。
アブストラクトができる。
たとえば、200ページの長い文書をアップロードすると、その文書の2ページの要約が得られます。
私はそれがかなりうまくいくと信じています。これは興味深いことです。
私が気に入っている他の点は、息子の誕生日パーティーを計画するのに役立つことです。
すでに百万のそのような計画がオンラインであるからです。
それらをダウンロードして、面白い組み合わせを作ったり、あれから何かを取り出したりして、非常に興味深いイベント プランを用意しています。
だから、これらはそのようなものです…
ChatGPTなどのAIと私たちの知能の違いは何ですか？
アイデアはありますか？
私には私の理論があります。私たちはアイデンティティーを持っています。
わかった。
そして、それだけだと思います。
私が話しているのは別の領域です。
私たちの知識は非常に限られています。
そのようなChatGPTが持っている知識と比較して、私たちが持っている知識の容量は非常に限られています。
わかりました。
しかし、分類して結論を導き出すことは、私たちの方がはるかに優れています。
そして、私たちはしばしばその知識を制限し、すべてのゴミを捨て、本質的な要素を残します。
ChatGPTにはすべてが揃っています。
まあ、それは時々便利です。
そうです、実際、今日、私たちは古典的知能、数学、IQ、精神的および身体的の4つの知能を持っていると言われています。
たとえば、人工知能には精神的および物理的な機能がありません。
まあ、物理はまだです。
そして精神的な。
この要素はまだ難しいと思います。
はい、知性のために。Allright AIには独自の意見はありません。
ええ、それ自体のアイデンティティの感覚はありません。とはいえ、これはあくまで私の内なる確信です。
それは確信以上のものです。
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