Statystyki: inteligentne połączenie między sztuczną inteligencją a ludzkim mózgiem

Sztuczna inteligencja oferuje ogromne możliwości, a jednocześnie niesie ze sobą znaczne ryzyko. Z obu powodów AI przeraża wiele osób. Twierdzą oni, że sztuczna inteligencja opiera się wyłącznie na statystykach i nie ma nic wspólnego z ludzką inteligencją. Zapominają jednak, że cała nasza egzystencja opiera się na statystykach.

Czynnik statystyczny naszego istnienia

Nawet Hamburgischer Pełnomocnik ds. Ochrony Danych korzysta z tego argumentu, by powiedzieć, że nie jest on odpowiedzialny za AI. Bo AI przetwarza bowiem żadne dane osobowe. Do takiego stwierdzenia trudno się przyznać. Brakuje mu podstawy, jak można to udowodnić. Poniższe zdanie może być wystarczające jako przeciwargument:

Modele językowe przewidują, jakie będzie następne słowo. To nie jest inteligentne.

Modele językowe przewidują prawdopodobnie następne słowo pasujące do danego kontekstu. To jest inteligentne.

Wiele osób nie zwraca uwagi na pogrubioną część: zwykle się o niej nie wspomina.

Gramatyka niemiecka

Ludzie mogą być również nazywani tak zwanymi Token-Papugami. Słowo to pochodzi od kogoś, z kim autor rozmawiał o technicznych szczegółach AI. Ten człowiek powiedział, że modele języka są tylko Token-Papugami. One więc powtarzają to, co zostało im nauczone podczas szkolenia.

Dlaczego człowiek jest również papugą tokenową? Gdy mówimy o niemieckiej gramatyce, jako językoznawcy widzimy, że ta opiera się na Prawdopodobieństwach. Nauczymy się, które słowa i pojęcia pasują do innych słów i pojęć. Aby to zrobić, będziemy uczyć się prawdopodobieństwa. Jednak nasze mózgi ukryją tak dobrze podstawowe zasady nauczania się języka, że nie zauważymy, że podstawowy zasadniczy element gramatyki jest bardzo prosty. Dopiero od pojawienia się w 2017 roku podejścia Transformer, które jest ważną podstawą dzisiejszej AI, stało się możliwe, aby nawet naiwny informatyk mógł to zrozumieć, jeśli tylko chce.

Jeśli obcokrajowiec zmienia wyrażenie idiomatyczne z powodu nieświadomości (lub słabego pamięci) i je przedstawia w innej, ale poprawnie gramatycznie formie, to uznajemy go za obcokrajowca. Bośmy zauważyli odchylenie od rozkładu prawdopodobieństwa.

Rozpad radioaktywny

Zacznijmy od cytatu z Wikipedii, który prawdopodobnie powiedziałby każdy fizyk:

Oznacza to: Gdy obserwowacie cząsteczkę, nie wiedziecie, jak długo istnieje. Albo inaczej:nie możecie wiedzieć*, jak długo istnieje. Nie możecie wiedzieć, ponieważ wiadomość ta byłaby sprzeczna z przyjętym obrazem fizycznego świata. Wiadomość jest więc niemożliwa. Jeśli interesujecie się tym bardziej, polecam książki popularnonaukowe takie jak te autorstwa Wernera Heisenberga lub Alberta Einsteina.

Po jakim czasie substancja radioaktywna, taka jak uran, przestaje promieniować? Zasadniczo nie można odpowiedzieć na to pytanie, patrząc na cząsteczkę uranu. Dla prawników: Nie można odpowiedzieć na to pytanie, nawet "w zasadzie". Jeszcze raz: nie można odpowiedzieć na pytanie, kiedy substancja radioaktywna przestaje być radioaktywna, patrząc na cząsteczkę.

Czas połowiczy to czas, w którym strona radioaktywna danego materiału (nuklidu radioaktywnego) zmniejsza się do połowy. Jak obliczyć tę liczbę? W każdym razie: "Moment przekształcenia jednego jądra atomowego nie może być przewidziany…" (Czas połowiczy/Wikipedia). Czas połowiczy jest obliczany jako "średnią statystyczną" (tę samą źródło).

Promieniotwórczy rozpad jest procesem losowym, opartym na statystyce.

Fizyka kwantowa

Tekst źródłowy: Die Quantenphysik została z odkryciem Alberta Einsteina w roku 1905 uznana za znane. On odkrył, że światło nie jest rozumiane jako ciągły strumień, ale raczej w postaci małych pakietów, tzw. kwantów. To tutaj nie jest wykład fizyki. Aby nie urazić zbyt wielu fizyków, należy jeszcze dodać, że istnieje dualizm fal-cząsteczek, który występuje w przypadku światła. To prowadzi do tzw. Eksperyment z podwójną szczeliną, być może najlepszego dowodu na naszą niezdolność do zrozumienia własnego istnienia.

Na przykład lasery opierają się na odkryciach fizyki kwantowej. Nawet GPS, podstawa systemu nawigacji w samochodzie lub smartfonie, nie istniałby bez fizyki kwantowej. GPS z kolei opiera się na bardzo dokładnych zegarach atomowych, które istnieją tylko dlatego, że możemy zrozumieć ich zasadę dzięki fizyce kwantowej.

Tunelowy efekt pamięci Flash opiera się na fizyce kwantowej. Krótko mówiąc: bez fizyki kwantowej ten wpis nie byłby napisany na komputerze, ani nie dotarłby do what przez internet za pomocą SSD-dysku twardzego, a wy nie mielibyście nawet (opłacalnego lub szybkiego) komputera. Nie wspominając już o tym, że nie miałbyś nawet smartfona.

Idzie nawet tak daleko, że nie może istnieć idealne pustkę. Bo to byłoby sprzeczne z relacją Heisenberga o niestarowalności.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej: Werner Heisenberg, Niels Bohr, Richard Feynmann i Albert Einstein napisali zrozumiałe książki na ten temat, do których inni mają niewiele do dodania.

Inteligencja oparta na sieci neuronowej

Oczywiście inteligencja może być przedstawiona w każdej odpowiedniej formie. Ale sieć neuronowa okazała się szczególnie skuteczna. Została użyta zarówno w Twoim mózgu jak i w sztucznym AI-mózgu.

Sieci neuronowe przetwarzają tylko liczby, nic więcej.

W Twoim mózgu wszystkie sygnały lądują w postaci analogowych wartości, które się manifestują w prądzie i napięciu. Potencjał czynnościowy w neuroniach przekazuje sygnały elektryczne („niezauważalna obróbka”).

W pewnym momencie następuje "wyjście". Twoje usta poruszają się, ponieważ odpowiednie mięśnie otrzymały polecenie liczbowe z mózgu za pośrednictwem rdzenia kręgowego. Liczby to prądy i napięcia.

Sygnały analogowe mogą być konwertowane na sygnały cyfrowe. W procesie tym tracona jest pewna dokładność, ponieważ sygnały analogowe są ciągłe, a sygnały cyfrowe są dyskretne. Ciągły oznacza na przykład, że istnieje dowolna liczba liczb od 0 do 1. Dyskretny oznacza, że istnieje tylko ograniczona liczba liczb od 0 do 1. To, ile jest tych liczb w systemie cyfrowym, zależy od zastosowanej dokładności. Łatwo zauważyć, że nie ma znaczenia, czy istnieje nieskończona liczba liczb między 0 a 1, czy "tylko" 100 000 miliardów liczb. Utrata dokładności podczas konwersji sygnałów analogowych na cyfrowe jest znikoma. Systemy analogowe i cyfrowe można zatem uznać za równoważne pod tym względem, co udowadniają obecne systemy sztucznej inteligencji, które często znacznie przewyższają ludzi (z wyjątkiem ciebie, oczywiście).

Wszystko jest liczbą

Modele językowe opierają się na tokenach. Tokeny są przekształcane w liczby. Dla tego używa się słownika. Jest tak proste, że o tym nie warto nawet mówić. Oto wyjątek z publicznie dostępnego słownika GPT-2:

Dziwne "G" przed niektórymi tokenami jest wskaźnikiem, że dany token musi stanowić początek słowa. Wszystkie tokeny bez tego wskaźnika nie mogą znajdować się na początku słowa. Słownik GPT-2 zawiera 52 000 haseł.

Wszystkie modele językowe typu open source posiadają słownik tego typu, który można pobrać i wyświetlić jako plik tekstowy.

Jak jest z obrazami? Zna Pan DALL-E lub Midjourney. Postępowanie jest następujące:

1. Twój tekst (podpowiedź) jest konwertowany na liczby i wprowadzany do modelu sztucznej inteligencji DALL-E.
2. DALL-E przetwarza te liczby za pomocą sieci neuronowej, która oblicza tylko za pomocą liczb.
3. Wynikiem końcowym jest liczba. Liczby te są interpretowane jako piksele.

Punkt obrazu nazywa się Piksel. Przy kanałach RGB i głębi kolorów 24 bitów jeden pixel ma 3 bajty: 1 bajt na czerwony, 1 bajt na zielony i 1 bajt na niebieski. Każdy bajt może przyjąć wartości od 0 do 255. Pixel składa się z trzech liczb.

A co z mową, czyli sygnałami audio? Plik MP3 lub nagrany głos składa się z wibracji ("kształtu fali"). Twój mózg (prawdopodobnie) przetwarza dwa kanały: Jeden kanał to lewe ucho, drugi to prawe ucho. W kinie domowym znany jest system 5.1 lub podobny. 5 oznacza 4 głośniki narożne i głośnik centralny. 1 oznacza głośnik basowy. Sygnały audio można zatem konwertować na liczby, tak jak w przypadku systemu stereo lub telefonu komórkowego.

Wszystkie inne sygnały można również przekształcić na liczbę. Przy termometrze jest to temperatura jako wartość liczbową, przy sejsmografie jest to siła trzęsienia (okresy na skali Richtera). Inne sygnały są już digitalne. Zobaczmy np. tabelę Excela zawierającą dane sprzedaży.

Siłownik, taki jak usta lub ręka, jest sterowany poprzez wysyłanie liczb do siłownika. To wszystko. Gdzie jest tutaj sekretny składnik? Nie ma żadnego. Fakt, że procesy chemiczne są również zaangażowane, jest szczegółem, który najwyraźniej nie jest konieczny i wynika z natury systemów biologicznych. Jeśli widzisz to inaczej, byłoby dobrze, gdybyś mógł przedstawić kilka argumentów.

Opinie na temat statystyk

Opinie nie są prawdziwymi dowodami. Powinny być tutaj wyrażane tylko po to, aby nikt nie myślał, że autor jest sam ze swoją opinią.

Opinie innych osób

Z rozmowy 30-minutowej z pracownikiem DEEPL w listopadzie 2024 roku wynika: Pracownik jest informatykiem i rozumie techniczną funkcjonalność modeli językowych. Jego specjalizacja to lingwistyka, co nie jest dla DEEPL niespodzianką. Zgadza się z autorem, że statystyka również jest podstawą ludzkiej inteligencji. Widzi także, że roboty stają się coraz potężniejsze. To, że nie każdy informatyk ma takie spostrzeżenia, pokazuje przykład ptaka papugi z tokenem (termin pochodzi od innego informatyka, który może jeszcze nie dotknąć krawędzi).

Prof. Dr. Maximilian Wanderwitz jest profesorem prawa gospodarczego i prawa informatyki. Publikuje wiele na temat AI. Po swoim wykładzie 26 listopada 2024 roku w Moguncji został poproszony przez autora o swoją opinię. Pan Wanderwitz potwierdził, że jego zdaniem statystyka jest ważnym elementem ludzkiej inteligencji i widzi ją analogicznie do AI.

Pracownik T-Systems, odpowiedzialny za systemy cyfrowe w swoim przedsiębiorstwie, potwierdził to również 26 listopada 2024 roku: On uważa statystykę za element ludzkiej inteligencji tak samo jak w sztucznej inteligencji.

Sam Altmann, współzałożyciel OpenAI uważa, że potęga AI jest tak duża, że AI przewyżyszy ludzi o niezmierną odległość. "O niezmierną" znaczy tu "o niezbyt zrozumiałą". Przewyższenie inteligencją czymś innym niż inteligencją wydaje się trudne do przypuszczenia.

Definicja (sztucznej) inteligencji

Autorem proponuje (od już 03.04.2024) następującą definicję z dziedziny Inteligencji sztucznej:

Możesz sam zdecydować, czym jest sztuczny system. Nie jest to ważne. 27 państw członkowskich UE widzi to średnio inaczej. Ta średnia nazywana jest procesem demokratycznym. UE postrzega maszynę jako warunek wstępny dla sztucznej inteligencji. To ograniczenie jest niepotrzebne i aroganckie. Wykazano również, że olej napędowy może być przyjazny dla środowiska. Wykluczenie tego z góry było niepotrzebne i błędne.

Czym więc jest inteligencja? Tym samym, z wyjątkiem tego, że inteligencja nie jest (koniecznie) sztuczna. To daje nam następującą definicję:

Definicja inteligencji jest identyczna z definicją sztucznej inteligencji, z wyjątkiem przymiotnika "sztuczny".

Twój pogląd

Czy uważasz, że AI opiera się "tylko" na statystykach i dlatego nie jest inteligentnym systemem? W takim razie dobrze byłoby wiedzieć, na jakiej zasadzie, jeśli nie na statystyce, opiera się ludzka inteligencja. Twoja definicja AI lub inteligencji zostanie chętnie rozważona, jeśli masz inną niż ta wspomniana powyżej i uważasz ją za lepszą. Ponadto dobrze byłoby wiedzieć, gdzie jest argument, gdy ktoś mówi: "AI opiera się na statystykach". Zgadza się, ale gdzie jest sens?

Wynik

Statystyka jest podstawą naszego istnienia. Najlepszą teorią, jaką dysponujemy, jest prawdopodobnie teoria kwantowa. Opisuje ona naszą rzeczywistość w niezwykle precyzyjny sposób. Każdy, kto wątpi w fizykę kwantową, zaprzecza własnemu istnieniu.

Ponieważ proste jest po prostu proste. Musimy porzucić założenie, że niesamowite mechanizmy, takie jak to, co nazywamy inteligencją, muszą opierać się na skomplikowanych zasadach. Fakt, że system nie jest wystarczająco skomplikowany, nie jest argumentem za tym, że system ten nie może być wydajny.

Inteligencja jest w swoim istnieniu bardzo prosta. Zasila się (typowo) na sieci neuronowej, która przetwarza liczby i na podstawie przykładów uczy się. Przykłady to pary "jest" (wejść) i "ma być" (wyjść), lub też tylko "jest"-pary (np. niemieckie teksty), które uważa się za prawidłowe.

Prawdą jest, że język niemiecki (i wiele innych języków na całym świecie) opiera się na statystyce. Faktem jest, że tekst można przekształcić w liczby. To samo dotyczy obrazów, mowy i innych wartości z czujników. Sieci neuronowe obliczają tylko liczby. W mózgu nie ma tekstu, dźwięku ani obrazu, są tylko liczby.

Poprawne jest również to, że uczymy się (także wy) niemieckiego języka i gramatyki przykładami. Tak samo jak AI. Do tego służy mechanizm o nazwie Uwaga. W AI nazywa się on "Attention". Jednak prawdopodobnie można również bez niego posłużyć, jak pokazują obecne techniczne podejścia. Nie ma znaczenia, w jaki sposób powstaje inteligencja, ponieważ tak często istnieją różne drogi do osiągnięcia danego celu.

Systemy sztucznej inteligencji zazwyczaj (nadal) uczą się na podstawie danych dostarczanych przez ludzi. Jednym z głównych źródeł jest Internet. Jednak roboty uczą się jak ludzie, jeśli mają ze sobą mózg AI. Mogą uczyć się na przykładach w swoim doświadczonym środowisku. Takie roboty już istnieją. To nie teoria, to rzeczywistość. Roboty domowe i inni robotyczni pomocnicy codziennego użytku będą wkrótce dostępni za kilka tysięcy euro.

Myśl, że sztuczna inteligencja jest czymś innego jakościowo niż inteligencja u ludzi, prowadzi w przeciwną stronę od rzeczywistości. Nawet jeśli AI byłaby bardzo dobrym symulacją inteligencji: Co to zmienia?

Wykorzystujcie AI jako skutecznego współpracownika w swoim przedsiębiorstwie. Zastosowania są różnorodne! Najlepiej działa AI dla konkretnych zastosowań.

Aktualizacja: Europejski model językowy Teuken

Trudno w to uwierzyć, ale to prawda. Europejski model językowy o nazwie Teuken został właśnie opublikowany (26.11.2024).

Pierwsze testy są bardzo wiarygodne. W przykładzie praktycznym pokazano, co Teuken może zrobić. Do tego celu pierwszy fragment tego artykułu został wprowadzony do modelu Teuken-LLM i powinien być skrócony. Zadaniem było stworzenie podsumowania w 3 zdaniach. Oto wynik:

Zdanie 1: Modele językowe, takie jak GPT-3, opierają się na określaniu i wymawianiu najbardziej prawdopodobnego słowa dla wcześniej wygenerowanego słowa.Zdanie 2: Tokeny są sposobem reprezentowania dłuższych słów lub zdań w bardziej skompresowanej formie. Mogą również reprezentować semantycznie bardziej złożone informacje.Twierdzenie 3: Argument, że sztuczna inteligencja nie przetwarza danych osobowych, jest błędny i pokazuje fundamentalny problem ze zrozumieniem sztucznej inteligencji.Twierdzenie 4: Ludzi można nazwać "papugami tokenów", ponieważ demonstrują powtarzanie tego, czego zostali nauczeni w danych treningowych.Twierdzenie 5: Gramatyka niemiecka opiera się na prawdopodobieństwach. Jest to intuicyjne dla ludzi i jest używane nieświadomie podczas nauki języka.Zdanie 6: Podejście transformatorowe było przełomem w sztucznej inteligencji, pozwalając nawet nie-ekspertom zrozumieć podstawy przetwarzania języka.Tekst wyjaśnia różne aspekty modelu językowego GPT-3 i gramatyki niemieckiej.>>> to było 6 zdań. Chcę podsumowania w 3 zdaniachPrawda, oto podsumowana wersja:1. modele językowe, takie jak GPT-3, używają tokenów zamiast słów.2.Ludzi można nazwać "papugami tokenów", ponieważ demonstrują powtarzanie tego, czego zostali nauczeni w danych treningowych.3.

Na początku Teuken dostarczył 6 zestawów zamiast 3. Ale te 6 zdań było bardzo dobrych. Prośba do Teukena o dostarczenie podsumowania w 3 zdaniach również została spełniona. Rezultat jest imponujący, nawet jeśli jest mały błąd ortograficzny.

Co jest uderzające: Teuken umieszcza "Zdanie 1", "Zdanie 2" itd. przed wygenerowanymi zdaniami. Według obserwacji autora, inne modele sztucznej inteligencji do tej pory tego nie robiły.

Użyto Teuken-7B-instruct-commercial-v0.4 z openGPT-X. Stąd informacja o licencji:

Lizenzangabe (reklama Teuken):

Copyright 2024 openGPT-X

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under the License.

Kluczowe przesłania tego artykułu

Modele językowe nie działają po prostu słowo po słowie, ale z tak zwanymi tokenami. Są to mniejsze jednostki słów lub sylab.

Ludzi można również opisać jako papugi żetonowe, ponieważ, podobnie jak sztuczna inteligencja, uczymy się i stosujemy reguły językowe oparte na prawdopodobieństwie.

Rozpad promieniotwórczy jest procesem losowym, w którym okres połowicznego rozpadu jest obliczany jako średnia wartość statystyczna. Nie można przewidzieć, kiedy rozpadnie się pojedynczy atom.

Fizyka kwantowa jest częścią naszego codziennego życia, np. w laserach, GPS i pamięci flash.

Bez fizyki kwantowej nie byłoby ani komputerów, ani Internetu.

W fizyce kwantowej występują nieprzewidywalne zdarzenia, a idealna próżnia nie może istnieć.

Inteligencja jest odwzorowywana w systemach AI za pomocą sieci neuronowych, które przetwarzają tylko liczby.

Sygnały analogowe mogą być konwertowane na cyfrowe z niewielką utratą dokładności.

Wszystko jest liczbą: modele językowe, takie jak GPT-2, wykorzystują słownik z 52 000 haseł do tłumaczenia tekstu na liczby. Obrazy są również konwertowane na liczby (piksele) przez modele takie jak DALL-E. Sygnały audio i inne zmierzone wartości mogą być również reprezentowane jako liczby. Siłowniki (takie jak ludzkie kończyny) są sterowane za pomocą liczb.

Statystyka jest istotnym elementem zarówno ludzkiej inteligencji, jak i sztucznej inteligencji.

Podsumowanie w skrócie

Sztuczna inteligencja to system, który rozwiązuje problemy i przetwarza nowe informacje. Uczy się na przykładach i pracuje z liczbami. Tak samo jest z ludzką inteligencją.

Statystyka jest ważna dla naszego świata, a teoria kwantowa najlepiej ją opisuje. Inteligencja ma prostą strukturę: opiera się na sieciach neuronowych, które przetwarzają liczby.

Sztuczna inteligencja w praktyce nie różni się od ludzkiej – może być równie przydatna. Firmy powinny wykorzystywać sztuczną inteligencję, aby zwiększyć swoją wydajność.

O tych podstawowych stwierdzeniach