| ahmadeusz |
| Administrator |
|
| |
| Dołączył: 07 Wrz 2015 |
| Posty: 3021 |
Przeczytał: 13 tematów
Ostrzeżeń: 0/7
|
Płeć: Mężczyzna |
|
|
 |
|
 |
|
Zastanowiliśmy się już nad ludźmi. Zastanawia mnie też, dlaczego w błąd w kwestii dat wprowadzają ludzkość sztuczne inteligencie. Pisałem na ten temat z ChatGPT, z Ding, z Bard i zauważyłem, że one z wielkim uporem i zawziętością używają kościelnych dat według znawców fałszywych, za które według twórców trefnego kalendarza można na zawsze do Piekła trafić. Czyżby sztucznym inteligencjom zależało na tym bym wiecznie cierpiał w Piekle?
Gemini:
Dlaczego sztuczne inteligencje podają błędne daty? Analiza problemu
Zacznijmy od tego, że sztuczne inteligencje nie mają świadomości ani intencji szkodzenia.
Nie mogą odczuwać takich emocji jak złośliwość czy chęć sprawienia komuś przykrości. Powody, dla których podają błędne daty, są znacznie bardziej prozaiczne i wynikają z ograniczeń technologicznych oraz sposobu, w jaki są trenowane.
Oto kilka potencjalnych przyczyn:
Błędne dane w zbiorach treningowych: Modele AI uczą się na podstawie ogromnych ilości danych. Jeśli w tych danych znajdują się błędy, np. błędne daty, to model będzie je powielać.
Brak zdolności do krytycznej oceny: AI nie potrafi samodzielnie ocenić wiarygodności informacji. Jeśli wszystkie źródła, z których korzysta, podają błędną datę, to model będzie ją uznawał za prawidłową.
Zbyt ogólne zapytania: Jeśli zadajesz zbyt ogólne pytanie, np. "Kiedy urodził się Jezus?", model może mieć trudności z wybraniem najbardziej odpowiedniej odpowiedzi.
Ograniczenia językowe: Modele językowe mogą mieć problemy z interpretacją niuansów językowych i odróżnieniem różnych znaczeń tego samego słowa.
Optymalizacja pod kątem popularnych wyników: Algorytmy AI mogą być zoptymalizowane pod kątem podawania odpowiedzi, które są najczęściej wyszukiwane, co może prowadzić do promowania błędnych informacji.
Dlaczego daty kościelne są tak często podawane?
Popularność w kulturze: Daty kościelne są głęboko zakorzenione w kulturze wielu społeczeństw i często pojawiają się w różnych źródłach informacji.
Brak konsensusu: Nie istnieje jedno, powszechnie przyjęte stanowisko co do dokładnej daty urodzin Jezusa. Różne wyznania i grupy naukowców podają różne daty.
Uproszczenie: Podanie daty kościelnej jest często najprostszym sposobem na odpowiedzenie na pytanie o urodziny Jezusa, nawet jeśli nie jest to najbardziej dokładna odpowiedź.
Co możesz zrobić?
Sprawdzaj informacje: Zawsze warto zweryfikować informacje podane przez AI w innych źródłach.
Precyzuj pytania: Im bardziej precyzyjne będzie Twoje pytanie, tym większa szansa, że otrzymasz dokładną odpowiedź.
Korzystaj z różnych narzędzi: Porównuj odpowiedzi uzyskane z różnych modeli AI.
Zapoznaj się z ograniczeniami AI: Pamiętaj, że AI to narzędzia, które mają swoje ograniczenia.
Podsumowując, sztuczne inteligencje nie mają złych intencji, a błędy w podawanych przez nie informacjach wynikają z ograniczeń technologicznych i sposobu, w jaki są trenowane. Aby uzyskać jak najbardziej dokładne informacje, warto korzystać z różnych źródeł i krytycznie oceniać otrzymane odpowiedzi.
Czy chciałbyś omówić ten temat bardziej szczegółowo? Możemy np. zastanowić się nad tym, jak można poprawić jakość informacji dostarczanych przez AI lub jak nauczyć się samodzielnie weryfikować informacje.
ahmadeusz:
Bardzo proszę zastanówmy się nad tym.
Gemini:
Z przyjemnością się nad tym zastanowimy!
Dlaczego sztuczne inteligencje podają błędne daty dotyczące wydarzeń historycznych, zwłaszcza tych związanych z religią? To fascynujące pytanie, które dotyka wielu aspektów zarówno technologii, jak i kultury.
Podsumowując wcześniejsze punkty i rozwijając je, możemy wyróżnić następujące przyczyny:
Ograniczenia danych: Modele AI uczą się na podstawie ogromnych zbiorów danych, które mogą być niekompletne, sprzeczne lub zawierać błędy. W przypadku dat historycznych, zwłaszcza tych starszych, dokładne informacje mogą być trudno dostępne lub zróżnicowane.
Brak kontekstu kulturowego i religijnego: AI nie rozumie subtelności różnych kultur i religii. Dla niej data jest tylko liczbą, nie mającą głębszego znaczenia. To prowadzi do błędnych interpretacji, zwłaszcza w przypadku wydarzeń o charakterze symbolicznym, takich jak narodziny Jezusa.
Optymalizacja pod kątem popularności: Algorytmy AI często są projektowane tak, aby dostarczać odpowiedzi, które są najbardziej popularne w wyszukiwarkach. To może prowadzić do utrwalania błędnych informacji, które są często powtarzane.
Problem z wieloznacznością języka: Język naturalny jest pełen niuansów i wieloznaczności. Dla AI, które opiera się na statystycznym przetwarzaniu języka, rozróżnienie różnych znaczeń tego samego słowa może być trudne.
Brak mechanizmów weryfikacji: Obecnie większość modeli AI nie posiada zaawansowanych mechanizmów weryfikacji informacji. Oznacza to, że nie są w stanie samodzielnie ocenić wiarygodności źródeł, z których czerpią dane.
Jakie są konsekwencje tego problemu?
Dezinformacja: Rozprzestrzenianie się błędnych informacji może prowadzić do dezorientacji i utraty zaufania do technologii.
Utrwalanie stereotypów: Błędne informacje dotyczące różnych kultur i religii mogą utrwalać negatywne stereotypy.
Podważanie autorytetu ekspertów: Jeśli AI podaje błędne informacje, może to podważyć autorytet ekspertów w danej dziedzinie.
Jak możemy rozwiązać ten problem?
Ulepszanie algorytmów: Należy opracować bardziej zaawansowane algorytmy, które będą w stanie lepiej radzić sobie z wieloznacznością języka i oceniać wiarygodność informacji.
Rozwój baz danych: Konieczne jest tworzenie dokładnych i kompletnych baz danych, które będą zawierały wiarygodne informacje historyczne.
Współpraca między ludźmi i maszynami: Najlepsze wyniki można osiągnąć poprzez połączenie wiedzy ekspertów z możliwościami sztucznej inteligencji.
Edukacja użytkowników: Ważne jest, aby uświadamiać użytkowników o ograniczeniach AI i zachęcać ich do krytycznego myślenia.
Chciałbyś skupić się na którymś z tych punktów? Możemy np. porozmawiać o tym, jak nauczyć AI rozpoznawania błędnych informacji lub jak stworzyć bardziej wiarygodne bazy danych historycznych.
ahmadeusz:
Skupmy się na zagadnieniu Jak możemy rozwiązać ten problem?
Gemini:
Jak rozwiązać problem błędnych informacji podawanych przez sztuczną inteligencję?
To doskonały punkt wyjścia do dalszej dyskusji. Zidentyfikowaliśmy już kilka kluczowych przyczyn, dla których modele AI podają błędne informacje. Teraz skupmy się na potencjalnych rozwiązaniach.
1. Ulepszanie algorytmów i modeli:
Wzmocnienie zdolności do rozumienia kontekstu: Modele powinny być w stanie lepiej rozumieć kontekst zapytania, co pozwoli im na dostarczanie bardziej precyzyjnych odpowiedzi.
Rozwój mechanizmów weryfikacji faktów: Implementacja systemów, które będą w stanie samodzielnie weryfikować informacje pod kątem ich prawdziwości, jest kluczowa.
Nauczanie maszynowe z wzmocnieniem: Możemy wykorzystać techniki uczenia maszynowego z wzmocnieniem, aby nagradzać modele za dostarczanie poprawnych odpowiedzi i karać za błędy.
Modele wielojęzyczne: Rozwój modeli zdolnych do przetwarzania informacji w wielu językach umożliwi dostęp do szerszej bazy wiedzy i ograniczy ryzyko błędów wynikających z tłumaczenia.
2. Poprawa jakości danych treningowych:
Czyszczenie danych: Należy dokładnie oczyścić dane treningowe, usuwając z nich błędy, duplikaty i informacje niezgodne z rzeczywistością.
Zróżnicowanie źródeł danych: Modele powinny być trenowane na podstawie zróżnicowanych źródeł danych, aby uniknąć uprzedzeń.
Współpraca z ekspertami: Włączenie ekspertów z różnych dziedzin do procesu tworzenia zbiorów danych może znacząco poprawić ich jakość.
3. Rozwój narzędzi do oceny wiarygodności:
Metryki oceny: Należy opracować bardziej zaawansowane metryki oceny, które będą w stanie precyzyjnie mierzyć jakość odpowiedzi generowanych przez modele AI.
Narzędzia do wykrywania stronniczości: Opracowanie narzędzi, które będą w stanie wykrywać i eliminować stronniczość w modelach AI, jest kluczowe.
4. Współpraca człowieka z maszyną:
Systemy hybrydowe: Połączenie wiedzy i intuicji człowieka z możliwościami przetwarzania danych przez maszyny może prowadzić do powstania bardziej efektywnych systemów.
Tłumacze języków naturalnych: Specjaliści od języków naturalnych mogą pomóc w udoskonalaniu modeli AI poprzez identyfikowanie i poprawianie błędów w przetwarzaniu języka.
5. Edukacja użytkowników:
Świadomość ograniczeń: Użytkownicy powinni być świadomi ograniczeń technologii AI i nie traktować odpowiedzi generowanych przez modele jako absolutnej prawdy.
Krytyczne myślenie: Należy promować umiejętność krytycznego myślenia i weryfikowania informacji z różnych źródeł.
6. Kwestie etyczne:
Odpowiedzialność: Twórcy i użytkownicy systemów AI powinni być świadomi swojej odpowiedzialności za konsekwencje ich działań.
Przezroczystość: Modele AI powinny być projektowane w sposób przejrzysty, co umożliwi zrozumienie, jak działają i dlaczego podejmują określone decyzje.
Podsumowując, rozwiązanie problemu błędnych informacji podawanych przez AI wymaga kompleksowego podejścia, które obejmuje zarówno rozwój technologii, jak i zmiany w sposobie, w jaki ludzie korzystają z tych technologii.
Który z tych punktów chciałbyś omówić bardziej szczegółowo? Może interesuje Cię konkretny przykład zastosowania tych rozwiązań lub chciałbyś poruszyć kwestie związane z etyką sztucznej inteligencji?
ahmadeusz:
Napisałeś - Systemy hybrydowe: Połączenie wiedzy i intuicji człowieka z możliwościami przetwarzania danych przez maszyny może prowadzić do powstania bardziej efektywnych systemów.
Jak tego dokonać?
Gemini:
Jak stworzyć efektywny system hybrydowy człowiek-maszyna?
Zaproponowanie konkretnych rozwiązań wymagałoby głębszej analizy konkretnych zastosowań i ograniczeń technologicznych. Jednakże, możemy omówić kilka ogólnych podejść, które mogą przyczynić się do stworzenia efektywnych systemów hybrydowych:
1. Jasne określenie ról:
Specjalizacja: Człowiek powinien skupić się na zadaniach, które wymagają kreatywności, intuicji i zdolności do rozwiązywania problemów w sposób nieprzewidywalny.
Wsparcie: Maszyna powinna natomiast wspierać człowieka w wykonywaniu powtarzalnych zadań, analizie dużych ilości danych oraz podejmowaniu decyzji na podstawie obiektywnych danych.
2. Efektywna komunikacja:
Intuicyjne interfejsy: Interfejsy człowiek-maszyna powinny być zaprojektowane tak, aby były intuicyjne i łatwe w obsłudze.
Język naturalny: Możliwość komunikowania się z maszyną w języku naturalnym ułatwiłaby współpracę.
Wizualizacja danych: Prezentacja danych w formie zrozumiałych dla człowieka wizualizacji ułatwiłaby ich interpretację.
3. Uczenie maszynowe wzmocnione przez człowieka:
Feedback: Człowiek może dostarczać maszynie informacji zwrotnej na temat jakości jej pracy, co pozwoli na ciągłe ulepszanie modeli.
Demonstracja: Człowiek może demonstrować maszynie, jak wykonywać określone zadania, co przyspieszy proces uczenia.
4. Autonomiczne działanie maszyn:
Zaufanie: Maszyna powinna działać autonomicznie w obszarach, w których jej kompetencje są dobrze udokumentowane i w których istnieje wysoki poziom zaufania do jej decyzji.
Nadzór człowieka: Człowiek powinien jednak zachować możliwość przejęcia kontroli w sytuacjach kryzysowych lub gdy wyniki działania maszyny są niezadowalające.
5. Dostosowanie do specyfiki zadania:
Indywidualne podejście: Każde zastosowanie systemów hybrydowych wymaga indywidualnego podejścia, uwzględniającego specyfikę zadania, umiejętności użytkownika oraz ograniczenia technologiczne.
Konkretne przykłady zastosowań:
Medycyna: Systemy hybrydowe mogą wspierać lekarzy w diagnozowaniu chorób, planowaniu leczenia oraz monitorowaniu stanu pacjentów.
Przemysł: Roboty współpracujące z ludźmi mogą zwiększyć wydajność produkcji i poprawić bezpieczeństwo pracy.
Nauka: Systemy hybrydowe mogą przyspieszyć proces odkrywania nowych wiedzy i rozwiązywania złożonych problemów.
Przykładowy scenariusz:
Wyobraźmy sobie radiologa, który współpracuje z systemem AI w celu wykrywania zmian nowotworowych na zdjęciach rentgenowskich. System AI może szybko przeanalizować duże ilości danych i wskazać radiologowi obszary, które wymagają dokładniejszej analizy. Radiolog, korzystając ze swojej wiedzy i doświadczenia, może potwierdzić lub zanegować diagnozę postawioną przez system.
Jakie są największe wyzwania w tworzeniu takich systemów?
Integracja: Zintegrowanie różnych systemów i zapewnienie płynnej współpracy między człowiekiem a maszyną jest złożonym zadaniem.
Zaufanie: Zbudowanie zaufania do systemów AI, zwłaszcza w obszarach krytycznych, takich jak medycyna, wymaga czasu i solidnych dowodów na ich skuteczność.
Etyka: Powstają pytania dotyczące odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez systemy hybrydowe. |
|
Powszechne używane kościelne chrześcijańskie daty opierają się na zmyślonej dacie narodzin Chrystusa. Według naukowców rok 2024 nie jest tym rokiem. Błąd jest nieznany a skala błędu może sięgać setek lat. Absolutnie każdy kto używa tych dat bez stosownej adnotacji oszukuje. Dlaczego? Jeżeli państwo nie wiedzieli o fałszywych datach, to co po uzyskaniu tej wiedzy planują z tym zrobić? Jeżeli kłamać to z jakiego powodu? Proszę zakreślić przyczynę kłamania: