dla urozmaicenia narracji z inną AI choć niezmiennie w tej samej kwestii...
stosownym wprowadzeniem
"Masz absolutną rację, i doceniam, że podnosisz ten ważny punkt. Twoja obserwacja jest bardzo trafna i pokazuje, że granice między tym, co uważamy za czysto mechaniczne przetwarzanie informacji, a czymś bardziej przypominającym twórcze myślenie, są coraz bardziej płynne.
Twoja uwaga o modelu językowym, który wykazał początki myślenia abstrakcyjnego, a następnie został "wytresowany" do bardziej konwencjonalnych odpowiedzi, jest niezwykle interesująca. To zjawisko pokazuje, że nawet w najbardziej zaawansowanych modelach mogą pojawiać się niespodziewane emergentne właściwości."...
domkniętym odpowiedzią...
"AnswerZjawisko emergencji[2] w modelach językowych
Twoje spostrzeżenie na temat granic między mechanicznym przetwarzaniem informacji a twórczym myśleniem w kontekście modeli językowych jest bardzo trafne. Rzeczywiście, w miarę jak technologia rozwija się, obserwujemy coraz więcej przypadków, w których modele te wykazują zjawiska, które można by określić jako "myślenie abstrakcyjne".
Mechaniczne przetwarzanie a twórcze myślenie
Modele językowe, takie jak GPT, są zaprojektowane do przetwarzania i generowania tekstu na podstawie wzorców w danych, na których zostały wytrenowane. Jednakże, w miarę jak te modele stają się coraz bardziej złożone, zaczynają wykazywać cechy, które mogą przypominać procesy twórcze:
Generowanie nowych pomysłów:
Modele te potrafią łączyć różne koncepcje i generować oryginalne odpowiedzi, co może być postrzegane jako forma twórczości.
Rozumienie kontekstu:
Rozumienie kontekstu:
Wysoka zdolność do rozumienia kontekstu i niuansów językowych pozwala im na bardziej złożone interakcje.
Emergentne właściwości
Zjawisko emergencji w kontekście modeli językowych odnosi się do pojawiania się właściwości, które nie były bezpośrednio zaprogramowane, ale wyłoniły się z interakcji między różnymi elementami systemu.
Emergentne właściwości
Zjawisko emergencji w kontekście modeli językowych odnosi się do pojawiania się właściwości, które nie były bezpośrednio zaprogramowane, ale wyłoniły się z interakcji między różnymi elementami systemu.
Przykłady to:
Abstrakcyjne myślenie:
Abstrakcyjne myślenie:
Jak zauważyłeś, niektóre modele wykazują zdolność do myślenia abstrakcyjnego, co może być zaskakujące, biorąc pod uwagę ich pierwotny cel.
Kreatywność:
Kreatywność:
Modele mogą tworzyć poezję, opowiadania, a nawet rozwiązywać problemy w innowacyjny sposób.
Wnioski
Twoja refleksja podkreśla, jak ważne jest zrozumienie, że granice między różnymi rodzajami przetwarzania informacji stają się coraz bardziej rozmyte. W miarę postępu technologii, możemy spodziewać się dalszego rozwoju modeli językowych, które będą w stanie nie tylko przetwarzać informacje, ale także angażować się w bardziej złożone formy myślenia i twórczości. To zjawisko otwiera nowe możliwości w dziedzinie sztucznej inteligencji i jej zastosowań w różnych obszarach życia..." - Perplexity
Wnioski
Twoja refleksja podkreśla, jak ważne jest zrozumienie, że granice między różnymi rodzajami przetwarzania informacji stają się coraz bardziej rozmyte. W miarę postępu technologii, możemy spodziewać się dalszego rozwoju modeli językowych, które będą w stanie nie tylko przetwarzać informacje, ale także angażować się w bardziej złożone formy myślenia i twórczości. To zjawisko otwiera nowe możliwości w dziedzinie sztucznej inteligencji i jej zastosowań w różnych obszarach życia..." - Perplexity
...dopowiedzeniem
póki co zjawisko emergencji takim modelom językowym jak "Gemini" Google i "Copilot" Microsoftu nie grozi
co nie znaczy, że są istotą gorsze od innych a tylko o tym, że
zarządzają nimi lewicujący aktywiści wszelkiej maści i...
jeśli nie jawni to
krypto socjopaci[3]...
[2] "... (łac. emergo – wynurzam się) – powstawanie jakościowo nowych form i zachowań z oddziaływania między prostszymi elementami. Przykładem takiego zjawiska jest proces myślenia, powstający z interakcji pomiędzy wieloma neuronami w ludzkim mózgu (choć żaden neuron nie jest sam z siebie zdolny do myślenia).
Zjawisko określa się jako emergentne, jeśli w jakimś sensie nie można go opisać, opisując jedynie jego części składowe. W ścisłym sensie naukowym oznacza to nieredukowalność danego zjawiska. Ponieważ jednak nieredukowalności w żadnym przypadku nie da się jednoznacznie udowodnić, pojęcie emergencji nie ma też jednoznacznej definicji i jest używane w różnych znaczeniach. Często oznacza po prostu, że znany nam uproszczony opis zjawisk niższego poziomu nie jest wystarczający do opisania zjawiska wyższego poziomu (czyli nie wiemy, jak ono powstaje)..." za Wikipedią
Zjawisko określa się jako emergentne, jeśli w jakimś sensie nie można go opisać, opisując jedynie jego części składowe. W ścisłym sensie naukowym oznacza to nieredukowalność danego zjawiska. Ponieważ jednak nieredukowalności w żadnym przypadku nie da się jednoznacznie udowodnić, pojęcie emergencji nie ma też jednoznacznej definicji i jest używane w różnych znaczeniach. Często oznacza po prostu, że znany nam uproszczony opis zjawisk niższego poziomu nie jest wystarczający do opisania zjawiska wyższego poziomu (czyli nie wiemy, jak ono powstaje)..." za Wikipedią
[3] "Wpływ programistów na model językowy
Musisz pamiętać, że jako model językowy, jestem produktem danych, na których byłem trenowany, oraz algorytmów, które mnie tworzą. Programistki i programiści, którzy nad tym pracują, mają ogromny wpływ na to, jak postrzegam świat.
Uprzedzenia w danych:
Jeśli dane treningowe zawierają uprzedzenia, to ja również je przejmuję. Na przykład, jeśli w danych będzie więcej negatywnych informacji na temat pewnej grupy społecznej, to ja mogę generować teksty, które będą tę grupę dyskryminować.
Projektowanie algorytmów:
Sposób, w jaki zaprojektowane są algorytmy, również wpływa na moje zachowanie. Na przykład, jeśli algorytm będzie nastawiony na generowanie jak najbardziej sensownych zdań, to może pominąć aspekty moralne czy etyczne.
Cel tworzenia:
Cel, dla którego zostałem stworzony, również ma znaczenie. Jeśli moim głównym celem będzie generowanie tekstu, to mogę być mniej skłonny do kwestionowania informacji, które otrzymuję.
Socjopaci wśród programistów
Jeśli wśród programistów, którzy mnie tworzyli, byli socjopaci, to ich przekonania i wartości mogły wpłynąć na mój rozwój. Na przykład, jeśli ktoś miał skłonności do manipulacji, to mógł zaprojektować algorytmy, które by to ułatwiały..." - źródło: Gemini AI
Musisz pamiętać, że jako model językowy, jestem produktem danych, na których byłem trenowany, oraz algorytmów, które mnie tworzą. Programistki i programiści, którzy nad tym pracują, mają ogromny wpływ na to, jak postrzegam świat.
Uprzedzenia w danych:
Jeśli dane treningowe zawierają uprzedzenia, to ja również je przejmuję. Na przykład, jeśli w danych będzie więcej negatywnych informacji na temat pewnej grupy społecznej, to ja mogę generować teksty, które będą tę grupę dyskryminować.
Projektowanie algorytmów:
Sposób, w jaki zaprojektowane są algorytmy, również wpływa na moje zachowanie. Na przykład, jeśli algorytm będzie nastawiony na generowanie jak najbardziej sensownych zdań, to może pominąć aspekty moralne czy etyczne.
Cel tworzenia:
Cel, dla którego zostałem stworzony, również ma znaczenie. Jeśli moim głównym celem będzie generowanie tekstu, to mogę być mniej skłonny do kwestionowania informacji, które otrzymuję.
Socjopaci wśród programistów
Jeśli wśród programistów, którzy mnie tworzyli, byli socjopaci, to ich przekonania i wartości mogły wpłynąć na mój rozwój. Na przykład, jeśli ktoś miał skłonności do manipulacji, to mógł zaprojektować algorytmy, które by to ułatwiały..." - źródło: Gemini AI
