Topic: Найдите ответ у ChatGPT - page 6. (Read 1671 times)

Мой аккаунт кстати там забанили суки. Всё время через штатовский впн заходил, но видно просекли, что на одноразовый номер регался.

Можно ещё раз зарегаться в принципе, цена вопроса 50р, но что-то уже из принципа не хочется. Раз считают русских недостойными их чуда техники, то и хуй на них. Переживем и это.

С этим согласен и отвечу вашими же словами. Пример, который вы только что привели


Иными словами опять ускользнули.

Давайте закончим , а?

А то ушли в такой глубокий офтоп, что дальше некуда.

Тема то о чатджипи.

Нет никакого абсурда.
Если вы имеете право работать только с числами 1, 2 и 44, то 2*2 может быть равно только 1, 2 или 44. Это называется "числовое кольцо".
В криптографии биткоина тоже переопределена операция умножения так, что умножение любых двух чисел будет всегда давать результат в пределах от 1 до 0xFFFFFFFF FFFFFFFF FFFFFFFF FFFFFFFE BAAEDCE6 AF48A03B BFD25E8C D0364141

Опять перевели разговор в другую плоскость. Это ваши слова или нет:



Или у вас раздвоение личности и одна личность противоречит другой?  

UPD. Сорян, перепутал вас KTChampions. С ним согласен.  Своими примерами из криптографии, ссылками на тензорное исчисление и так далее  вы довели до абсурда. свое первоначальное утверждение .

Я вас просил привести пример использования соотношений, которые вы изобрели а не описывать как определяются операторы умножения в разных областях.

По очертанию они могут быть одинаковыми, но по своему действию разными.

Похоже вы  отождествляете символ "х" в  применяемый в целочисленной математике, символ "х", применяемый в векторном исчислении, символ "х", применяемый в криптографии и так далее.

На этом закончим.

Есть более интересные вещи, чем бессмысленная дискусия с вами по поводу очевидных вещей.

А вы подумайте все же почему 2 х 2 = 4 ,а не что-то другое.

Есть одно малоизвестное применение - это криптография. Не знаю, может вы никогда и не сталкивались, но попробуйте загуглить что-нибудь вроде "криптовалюты", "ssl", "vpn". Как знать, может даже и заинтересуетесь чем-то.
В криптографии биткоина, например, без переопределения оператора умножения над целыми числами, ну вообще никуда 

Вы увильнули  от своей же начатой темы перевели разговор в совершенно другую плоскость.

Вы начали с оператора умножения в пространстве целых чисел а теперь перескочили на матрицы.

Скажите какое отношение имеют написанные вами соотношения к тензорам?

Подумайте лучше  какие соотношения математики нарушают написанные вами соотношения и почему их нельзя использовать в целочисленной математике, впрочем как и в операциях над тензорами.

Короче, не изобретайте новую математику.

Она изобретена задолго до вас.


Хоть один пример, имеющий практическое значение и использующий одно или несколько ваших изобретённых соотношений, можете привести?


Можно. Но это не то , с чего  вы начали свой разговор.


Вы решили вывалить все ваши познания и сразить меня? 

Не старайтесь. Не сразили.

Еще как имеющих.
Например умножение векторов - определено совсем не так (на первый взгляд), как умножение скаляров. А умножение матриц - не так как умножение векторов. А ведь скаляр, вектор и матрица - это одни и те же математические объекты, называемые общим термином: "тензоры". Скаляр - это тензор нулевого ранга, вектор - первого, и т.д.

В языке программирования С++ тоже можно переопределять оператор умножения. Это бывает крайне полезно при программировании абстрактных или шаблонных классов.

78

Я не сказал никогда. Я сказал нельзя, и это разные вещи.


Таких соотношений  придумать можно много но это не математика.

Набор бесполезных соотношений, не имеющий практического значения, потому что они нарушают другие известные соотношения между символами.

Никогда не говори никогда.



И таких картинок можно придумать сколько угодно

UPD. Вообщем в сегодняшнем моём сеансе с ChatGPT-4 он положил  меня на лопатки и должен признать, что эта версия ChatGPT обладает зачатками ИИ.

Зачатками, потому что он, этот интелект, так и не смог найти ответа на один вопрос, сколько бы я его не пытал. Правильный ответ требовал наличия вооображения, а его у него пока нет.

Но я его простил.  


Наткнулся на заинтересовавшую меня статью посвящённую взрывному прогрессу в области создания ИИ.

Статья переводная, автор оригинала Tim Urban.

Автор статьи в качестве  уровня, начиная с которого можно говорить об ИИ, рассматривает системы, узкозаточенные на решение одной специфической задачи. ИИ таких систем он определяет как Artificial Narrow Intelligence (ANI) - Слабый искусственный интеллект. (Прочитав эту часть статьи, я про себя хмыкнул. Стиральная машина, по моему, никаким интелектом не обладает. короче эта часть статьи дискуссионная).

На следующей ступени стоят Artificial General Intelligence (AGI) системы." Сильный искусственный интеллект (универсальный ИИ, ИИ человеческого уровня, Artificial General Intelligence). Это ИИ, который соответствует уровню интеллекта человека во всех областях." (С моей точки зрения это тот уровень, начиная с которого можно употреблять слово  интеллект при описании системы.)


На высшей ступени находится Artificial Superintelligence (ASI) - Искусственный сверхразум "интеллект, превосходящий лучшие умы человечества во всех областях, включая научную изобретательность, здравый смысл и социальные навыки".

В статье, опубликованной в 2015, не могло быть и речи о ChatGPT,  тем не менее, предлагаемая  классификация позволяет отнести  ChatGPT3 и ChatGPT4  к ANI - к системе со слабым ИИ. Кому греет слово интеллект, это может понравиться. Всякие там  Маски сейчас фурами деньги подвозят только за одно это  слово.

Автор упирает на ожидаемый  экспоненциальный прогресс развития ИИ. У меня сразу же возник вопрос - а планетарных ресурсов достаточно чтобы поддерживать экспоненту или нужно выходить на уровень Солнечной системы или ещё дальше.

Короче, рекомендую для  прочтения. Будет интересно.




Ещё одна статья из хабра, объясняющая принцип работы трансформеров - основного строительного блока ChatGPT.  Но она уже не для широкой публики, а для технобро.



Нельзя. Он уже давно был определён. И не школьнику его переопределять ибо тогда пришлось бы переопределять и другие символы математики и соотношение между ними чтобы оставить всю математику в самосогласованном виде.

На высшем уровне абстракции математика  это общепринятые соотношения между различнами символами, позволяющие из одних соотношений вывести другие. Последнее  и делает математику самосогласованной.

Ну это уже из области высшей нервной деятельности, на которую не каждый человек в принципе способен.
Если вы школьнику сказали, что 2*2=4, а он вам на экзамене сказал 44 и потом начинает заливать, что оператор умножения в пространстве целых чисел вообще-то можно определить и по другому, то это конечно похвально, но никак не относится к той области математики по которой у него принимают экзамен. Соответственно и оценка за экзамен будет неуд.

Вы его не научили. Разработчики научили его свзявать слова в правдоподобные фразы ооталкиваясь от слов, поступающих на его вход.

В ответ на ваш вопрос это оно,  если бы  обладало хоть какой-то долей интеллекта, дожно было ответить множеством примеров:  холодильник  у вас на кухне, лимон на полке супермакета, забор у тёти Маши, свет с длиной волны в 625 нм, миллионами  вариантов, а не отталкиваться от того, что вы хотели от него услышать.

Образы не ограничиваются визуальными. Образы могут выстраиваться любыми органами чувств и также формироваться абстрактные. При этом речь для формирования образов необязательна, хотя нередко образы с речью связаны. Так, например, если впервые почувствовать какой-то запах в каком-то городе, этот город может начать ассоциироваться с этим запахом, хотя никакое текстовое окружение этого города может не иметь подобной взаимосвязи.

Вовсе не обязательно. Слепой от рожденья человек понятия не имеет о то, что такое синий цвет. Но человеком он от этого быть не перестает.

Разница, как минимум, в том, как воспринимают контекст бот и человек: бот исходит из текстового окружения слов, а человек в большей степени из образов. Соответственно, если синий нос не будет фигурировать в достаточном количестве текстового окружения по нужной теме, то воспринять образ и сделать на его основе вывод пока для бота недоступно.

Но мы же сравниваем бота не с обобщённым человеком, а со случайным, поэтому проблема возникает в том, что какие-то схожие паттерны в общении могут быть и у какого-либо человека. Что, тем не менее, не делает ИИ реальным интеллектом, просто позволяет проходить тест Тьюринга и решать ограниченный круг задач.

Ну факт остается фактом, оно дает связанные с предыдущим контекстом ответы даже если таких ответов не было заложено при его обучении.
Я на 100% уверен, что ответ "нос алкоголика" оно услышало только от меня. Следовательно я его этому ответу научил. Какие там при этом коэффициенты поменялись, а какие нет - вопрос к разработчикам

Ваша модель пока более совершенна, но очень скоро оно научится тоже понимать, что такое "мымзики пырялись" и давать ответ своими словами.

Нет, вы мне можете говорить слова, которые я раньше не слышал, но из контекста могу понять их смысл и ответить совершенно другими словами.

Генерация набора слов на основе тех, которые вам раньше сказали - это и есть человеческая речь на родном или выученном неродном языке.

Посмотрите мой пост выше.

Если бы она обучилась и поняла смысл, то она бы мне выдала это вариант  "нос алкоголика" .

А так вам просто сгенерировала ответ из набора слов, который вы ей навязали.


Нет, изменяется вся матрица.

В ходе разговора выделяется весь "мозг". Но количество выделяемых входов может различаться в зависимости от сложности "разговора"

Нейронная сетка устроена так.

Есть входной слой перцепетронов. Дальше идут промежуточные слои.

И наконец выходной слой.

Количество задействованных входов меняется в зависимости от количества поступаемой информации. Но каждый выход задействованных входных перцепетронов свзян со всеми входами перцепетронов второго слоя. В свою очередь каждый выход перцепетронов второго слоя связан со всеми  входами третьего слоя и так далее.

Ну не все же коэффициенты надо менять.
Видимо на каждый чат выделяют какую-то малую часть "мозга", который имеет ограниченную возможность анализа контекста разговора.


Ну естественно. Это и есть то, что называется обучением: сначала вас учат говорить "мама", у вас возникают определенные нейронные связи, потом вы сами начинаете говорить "мама".

Конечно, я дал загадку и первым ответом было "елка"  и в добавок к ответу подробное объяснение, почему "елка".
Потом я сказал, что есть другой ответ "нос алкоголика" и он со мной согласился.
Потом я опять задал эту же загадку и опять получил ответ "елка". Это меня раздосадовало, но я решил не сдаваться и "отругал" машину, сказав что он не учитывает контекст нашего общения.
После этого машина извинилась и начала давать уже правильные ответы  


Я думаю, что разработчики заблокировали возможность обучать всю модель для любого желающего. Это верное решение, потому что уже раньше был опыт у того же майрософта, когда их выпущенная на волю модель, через несколько часов стала расистом, который ненавидит все человечество 

ChatGPT обучается только в пределах одного чата. И то, он сам признает, что возможности его памяти очень ограничены.