|
Сообщения участника "Prosolver" | |
| |
|
create
|
| Предложения/замечания/новости по движку форума |
Обновление
Во всех формах редактирования сообщений добавил в список спецсимволов гла́сные бу́квы с ударе́ниями.
|
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
mserg и Egg предложили тестировать AGI-прототипы на задачах, которые разработал Франсуа Шолле. В связи с этим я решил открыть специализированный топик, посвящённый практике создания прототипов AGI для решения данных задач.
Сами задачи в json-форматах и веб-интерфейс для их визуализации можно скачать здесь.
ARC - это авторская аббревиатура, расшифровывается как "The Abstraction and Reasoning Corpus", что можно перевести как "задачи на абстракцию и умозаключения". Возможно, автор хотел намеренно добиться аллюзии на английское слово ark - "ковчег", в ноевском варианте которого, как известно, каждой твари было по паре.
Рассмотрим пример задачи из файла 6150a2bd.json
В данном примере представлены две пары, два временны́х среза, показывающие, как задачная ситуация (сцена) выглядела до преобразования (слева), до срабатывания некоторого правила, и как она выглядит после преобразования (справа). Задача испытуемого (человека или AGI-прототипа) выявить правило, по которому произведено данное преобразование, и далее, применяя это правило для тестового изображения, получить результирующее изображение. В других json-файлах количество таких демонстрационных пар может быть иным.
Это тестовое изображение для данного примера. То есть правило, выявленное из анализа двух вышеприведённых пар изображений, нужно применить к данному изображению. И результат преобразования ввести в итоговое поле. Тестовых изображений может быть несколько.
Это пример итогового поля, в которое нужно ввести изображение, полученное после применения выявленного преобразования к тестовому изображению. В некоторых задачах размер итогового поля отличается от первоначального, поэтому определение и задание размера итогового поля становится отдельной задачей.
Достоинства данных задач:
- их много разных, разработчику схитрить не удастся, придётся делать действительно универсальный решатель;
- они предельно простые, весь алфавит задач состоит только из 10 цветов и квадратов, совмещённых в прямоугольники;
- в каждой задаче есть верный ответ, с которым можно свериться;
- все задачи имеют цифровой вид, удобный для "восприятия" компьютером.
Цель данного топика разработать прототип минимального AGI для решения всех 800 задач без ошибок, что будет свидетельствовать о достаточной универсальности и работоспособности решателя.
Приглашаются все желающие.
|
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
mserg:
Дополнительные ограничения
1. Потребуем, чтобы используемый «объем памяти» при решении не превышал «100 кб.»
2. Время всех вычислений для каждой из задач не превышал условные 100мс. Каков смысл этих ограничений? Если AGI будет использовать 100 МБ ОЗУ и думать 3 часа, но решит при этом все задачи, это будет засчитано за слив?
mserg:
Довольно быстро выяснилось, что нужно сначала пойти по ручному варианту создания функций и библиотеки. Тут тоже не понятно. Вы лично, когда решаете эти задачи, в уме составляете какие-то математические функции? Или всё-таки Ваш естественный I работает как-то иначе. Ведь в этой задачке интересно не просто во что бы то ни стало решить конкретно эти 800 задач, а протестировать универсальный AGI-прототип, т.е. который будет думать как человек, а не как мешок с математическими функциями.
mserg:
нужны механизмы, которые создадут более эффективным механизмы сборки функции (алгоритма) Это можно сказать "святой грааль" AGI. Тут с наскока не получится. |
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
Некоторые предварительные соображения.
Привлекательность данной задачки в том, что каждый может на ней продемонстрировать эффективность тех идеологий, на которых он стоит - конкуренции, капитализма, гедонизма, дарвинизма, материализма, математики, комбинаторного множества элементов, воображения или чего ещё. Мне, конечно, ближе мои теории. Поэтому с точки зрения основополагающих идеологий солипсизма, психологии, креационизма, кооперации, местологии, нормологии и механизмологии я вижу этапы работы местного AGI следующим образом.
1. AGI, воспринимая пары обучающих изображений, получает и запоминает свой субъективный жизненный опыт - хронологические последовательности событий. Несмотря на то, что изображения статические, время здесь присутствует неявно в том, что оно обуславливает изменения, происходящие при переходе от первой картинки ко второй. Теоретически, пары обучающих изображений можно поменять местами, но тогда и решающие правила окажутся другими.
2. Из этого своего жизненного опыта AGI по некоторой универсальной процедуре должен выявить нормы, причинно-следственные отношения для данного конкретного json-файла. В виде, конечно, отношений субъективных понятий. Должно возникнуть понимание.
3. Ввиду того, что пар обучающих изображений в каждой задаче несколько, каждая следующая пара представляет собой полигон для испытаний знаний, полученных из первой пары. Если первая пара в каждой задаче даёт некоторые начальное понимание, то вторая и последующие пары должны это понимание подтвердить или опровергнуть (валидировать). Каждая последующая пара может и должна быть воспринята AGI критически, как нечто, что требует выявления отклонения он норм и исправления этого. Во всяком случае, мой И работает на этих задачах именно так. На этом этапе AGI может исправлять только свои знания. Мир даёт представление о норме, о том как должно быть, а AGI должен этому научиться, перенять в виде своих представлений. Впрочем, mserg утверждает что в наборе есть ошибки. Именно на этом этапе они могут и должны быть выявлены. Ведь ошибка - это отклонение от некоторой нормальности.
4. Тестовая картинка + пустая итоговая картинка по сути представляют собой очередную и последнюю по хронологии сцену жизненного опыта, её восприятие и запоминание. Но, что ещё более важно, эта пара картинок может и должна быть воспринята AGI не просто критически, как нечто, что требует выявления отклонения он норм, но и активного исправления в данном случае мира, а не своих знаний. Ведь если предположить, что вдруг итоговая картинка окажется не пустой (не чёрной), а уже содержащей некоторое изображение и даже более того, содержащей правильное изображение, т.е. соответствующее нормам выявленным ранее, то предпринимать далее, очевидно, ничего не потребуется. Решённые задачи не решаются.
5. Если итоговая картинка содержит изъяны, если она не такая, какой должны быть, ненормальная (а это в 100% случаев будет именно так, потому что она чёрная), то AGI должен синтезировать механизм из своих эффекторов, который исправит ситуацию и приведёт её в норму. Т.е. решит задачу. Эффекторов у AGI в данной задаче совсем немного:
1. изменение размеров итогового поля;
2. изменение цвета произвольного квадратика на итоговом поле (в человеческом интерфейсе ещё есть возможность скопировать тестовое поле в итоговое и применить заливку цветом, но для железного AGI эту возможность можно убрать, ведь ему нет нужды экономить время и силы, пусть мучается и рисует по квадратикам).
Механизм - это по сути алгоритм действий. Ведь даже чтобы нарисовать простой "цветочек" вокруг квадратика, AGI должен решить, с какого квадратика ему начать и каким закончить.
Что меня несколько смущает. В наборе есть некоторые задачки, решение которых для человека является очевидным и простым потому, что он обладает большим жизненным опытом нашей обычной (а не цвето-квадратной) реальности. Предполагаю, что в некоторых случаях AGI либо не сможет решить такую задачку т.к. упрётся в комбинаторную стену, либо решит её совсем не так, как решает её человек. Тут же возникает предположение, что для совсем корректного моделирования работы интеллекта стоило бы сначала позволить AGI поиграть в игрушечном мире цветных квадратиков, поднабираться детского опыта, чтобы он узнал и понял, что квадратики могут, например, перекрывать друг друга или перемещаться, а уж потом пускать его во "взрослый" мир цветных квадратиков. Думаю, время покажет необходимо ли такое предобучение.
Egg:
для данного набора примеров, есть больше, чем одно правило корректного отображения. И так почти в каждом наборе. Интерес в этих задачках представляет синтез правил как таковой. Если программа синтезирует хотя бы одно правильное правило, это уже будет интересно. Все остальные конкретные нюансы самих задач уйдут imho на второй план.
|
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
mserg:
однозначная задача без ошибок. Egg прав, задача неоднозначная. Допустим в качестве тестового изображения будет картинка А:
После неё должно следовать B или C? И то и другое подойдёт, но правила разные. |
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
mserg:
вопрос о номерах строк не существует Время покажет. Как мне кажется, вопрос неоднозначности тут один из ключевых.
Ещё мне кажется, мы сходу углубились во второстепенные вопросы, проскальзывая мимо сути. А суть здесь не в задачах как таковых, а в том как их решать правильно. А правильно, это значит с демонстрацией интеллектуальных архитектур, а не своих личных навыков/умений. Предлагаю вернутся к сабжу, если это, конечно, интереснее, чем обсуждение зарплат или околачивания груш. |
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
mserg:
загляну через месяц Egg:
приду через месяц Благодарю за посильное участие. Если захотите - возвращайтесь раньше. Буду ждать. Не уверен, правда, что через месяц будет куда возвращаться... Имею в виду данный мир, который благодаря некоторым естественным интеллектам планомерно скатывается в пропасть.
А мы, тем временем, продолжим неспешно и без истерик колупать скалу AGI. |
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
mserg:
20% - это лучшее решение на Kaggle Это хорошая иллюстрация того, что в данном случае конкуренция, как метод поиска решения, оказался негодным. Было бы интересно, если бы все конкурирующие за денежный приз команды потом скооперировались в один рой и устроили мозговой штурм, смогли бы они сообща построить лучший решатель, чем 20%? Вопрос, конечно, риторический, но не бесполезный.
Продолжу соображения.
1. Центральное место в данной задачке занимает, конечно, генерация (создание, синтез) решающих правил. В моей интерпретации это равносильно установлению причинно-следственных отношений (ПСО). Для установления ПСО необходимо, чтобы между первой и второй картинкой что-то поменялось, а что-то осталось неизменным. Если в картинке поменяется все, то ПСО найти вряд ли удастся. Таким образом, первое, что необходимо сделать - это найти и проиндексировать всё то, что между первой и второй картинкой осталось неизменным. Как только мы (AGI) это сделает, он получит опорные места, относительно которых можно устанавливать (искать, создавать, перебирать, конструировать) ПСО для изменений. Т.е. изменения можно фиксировать только относительно чего-то неизменного.
2. Итоговая картинка во всех задачах представляет собой поле из чёрных клеток. Но решатель, как я уже сказал выше, не просто "рисует решение", он исправляет неправильную картинку. С этой точки зрения, итоговой картинкой может быть любая, в том числе и заполненная хаотичными цветами. Отсюда приходит ясное понимание того, что норма должна быть установлена (а значит и проверена) для каждой клетки поля. Будь-то фон, или (как нам кажется) содержательная часть картинки. В каждой картинке все клетки содержательные. Когда мы глядим на небо, мы можем не замечать, что в норме оно голубое. Но стоит ему стать жёлтым, как мы тут же отфиксируем аномалию. Это значит, что валидация цвета неба (фона) происходит у нас даже тогда, когда мы этого сознательно не замечаем.
3. Для меня очевидно, что некоторые задачи решаются итерационно. Т.е. если решающее правило будет достаточно простым, то его нужно будет применить несколько раз. Грубо говоря, AGI смотрит на тестовую картинку и на итоговую, видит отклонение от нормы, исправляет, потом опять смотрит, опять исправляет и так до тех пор, пока итоговая картинка, с точки зрения AGI, не станет совершенной, без изъянов. В этом смысле, не нужно мыслить так, что AGI должен за один ход, за один присест, сразу выдать готовую картинку целиком, это ошибочный путь ибо человек так не делает. |
| |
|
create
|
| Предложения/замечания/новости по движку форума |
Сообщение
В связи с обновлением хостинг-провайдером программного обеспечения на гипервизоре,
31 октября в промежутке с 17:00 до 20:00 UTC форум может быть недоступен.
Приношу извинения за возможные неудобства.
|
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
mserg:
Тестовые картинки без ответов – это тоже часть данных. Да, это важное уточнение. Получается что при "взгляде" на тестовую картинку у испытуемого должна пройти валидация знаний (правил, норм), сформированных на обучающих парах. Должно возникнуть понимание, а может ли тестовая картинка быть именно такой, а нормальная ли она, годная ли? Например, закрашенные клетки в обучающих парах всегда находились на второй линии, а в тестовой картинке на третьей. Ага, значит знания сразу должны быть скорректированы и испытуемый должен сразу выкинуть ту часть правил (если она была), которая гласила, что клетки непременно должны находиться только на второй линии.
mserg:
Есть повороты изображений. Если взятие по модулю 2 двух половин изображений. В общем, французы - это еще те затейники. Мне кажется, что эта задача в том виде, в котором она представлена, не имеет удовлетворительного решения. Что я имею в виду. Я показывал некоторые задачки 15-летнему подростку, она их решила. Но если мы возьмём 3-х летнего ребёнка (у кого есть возможность, проведите, пожалуйста, такой эксперимент), то я уверен, многие задачки окажутся неподъёмными. А теперь возьмите новорождённого младенца - результат будет нулевой. Именно в таком положении новорождённого младенца выступает здесь испытуемый AGI. Он в принципе не знает ни про повороты, ни про модули, ни про количества, ни про тетрис, ни про перекрытие объектов, поэтому сформулировать короткое простое правило ему будет не под силу, он упрётся в комбинаторную стену.
mserg:
выделение фона, выделение объектов Фон - это тоже объект. Про объекты хочу сказать отдельно, это крайне важно. 10 цветов и квадраты - это своего рода элементарные неделимые квалиа для данного мира. Для создания простых правил необходимо совмещать эти квалиа (комбинаторное множество элементов) в более крупные объекты. Но как это сделать? Ведь мы понимаем, что объективно никаких "объектов" в самих задачах нет, их невозможно продетектировать каким-то простым универсальным методом. Объекты возникают в уме испытуемого именно и только как способ простого компактного описания этих задач и правил. Так же как человек не запоминает свой жизненный опыт в виде состояний отдельных своих рецепторов, AGI должен оперировать объектами, а не отдельными клетками и цветами. Фактически, объект - это такое место в памяти субъекта, куда складируется всё то, что касается данного созданного объекта. Если такое описание оказывается компактным и пригодным для решения, то такой "объект" приживается. Получается, что объект появляется как сущность мышления не потому что он "объективно существует во внешнем мире", а потому что так оказывается проще формулировать и запоминать свой субъективный жизненный опыт. Отсюда возникает предположение, что объекты могут создаваться только как пары - предполагаемый объект + предполагаемые правила, которые его касаются. Если такая пара оказывается рабочей, то тогда жизненный опыт запоминается именно в таком формате.
Что меня беспокоит, что для формирования таких вот объектов, мне кажется, обучающей выборки в пару картинок для некоторых задач недостаточно. AGI нужно сначала поиграть в "детском" игрушечном мире квадратиков, в котором проявятся все существенные свойства этого мира, которые AGI сможет синтезировать в качестве своих субъективных объектов, а уж потом выпускать его во "взрослый" мир квадратиков, в котором он сможет понимать ситуации в терминологии этих объектов.
mserg:
я вписывал, какие «решающие правила» применялись для решения каждой из задач Да, я тоже так делаю. Привлекательность данных простых задачек в том, что обучаясь решать их сам, я одновременно могу наблюдать за процессом своего обучения и обучаться тому, как именно я обучаюсь, чтобы потом перенести этот механизм в машину. |
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
mserg:
Есть операции над объектами: создание, удаление, замещение другим объектом, перемещение, масштабирование и т.п. Это хорошо, что они у Вас есть. У Вас богатый жизненный опыт. Но вопрос ведь в том, как они должны возникнуть на "ровном месте" в уме AGI, как объекты. Кроме того, обращает на себя внимание, что некоторые задачи имеют множественное решение, например, задача из первого сообщения (6150a2bd.json) может быть решена как поворотом, так и двумя отражениями - одно по-вертикали и одно по-горизонтали. Оба решения правильные. Может быть есть ещё. Это значит, что представление об операциях (как объектах) должно возникнуть и быть в уме AGI до того как он встречается с задачей. Чтобы этот инструментарий мог быть им задействован для понимания (описания) задачной ситуации в терминах данных объектов. Поэтому я склоняюсь к тому, что сначала надо дать AGI просто "бесцельно" поиграться в некотором искусственном игрушечном "детском" мире-Шолле, чтобы он поднабрался объектов-понятий, чтоб у него возникли вот эти все создания/повороты/удаления, а уж потом допускать его собственно до задач. |
| |
|
create
|
гость 188:
надо - просто убрать физически всех людей Так нельзя, это негуманно и люди будут инстинктивно активно сопротивляться. А вот если из благих намерений заменить (не в черепных коробках, а на конкретных трудовых местах) интеллектуальных работников, т.е. тех, у кого привод от мозга к рукам и ногам, т.е. всех, на кремниевые аналоги, то народ размякнет, расслабится и естественным образом освободит свои экологические ниши для других существ.
гость 188:
с готаи случилось, пишет ошибка 500 У меня уже открывается. Можете продолжить наслаждение контентом. |
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
гость 185.220.100:
такие мысли приходят в голову Благодарю за мысли. Понятно, что AGI делается не для решения такого рода примитивных и в целом бесполезных задач. Кажется, можно просто присоединить к тестируемой когнитивной архитектуре видеокамеру, микрофон и готово - пусть сразу учится в обычном мире, без промежуточных тестов. Пусть манипулирует не цветными квадратами, а мебелью, животными, инструментами и другими предметами среды. Но для этого есть разумные противопоказания:
1. работа сразу в реальности потребует намного бо́льших вычислительных ресурсов. Поэтому тестировать архитектуру сразу на полноценных данных выглядит избыточно. Это как вместо макета сразу строить полномасштабный авиалайнер. Если когнитивная архитектура в корне неверна, то лучше погонять её сначала на простых задачах, чтобы просто проверить сам принцип, работает или нет;
2. к сожалению нет доступных полноценных антропоморфных шарнирных механизмов, которыми можно было бы сымитировать человеческий опорно-двигательный костно-мускульный аппарат. Поэтому эффекторы для тестов должны быть предельно упрощены, конечно, с прицелом на возможное масштабирование;
3. на простых примерах проще объяснить другому человеку принцип, заложенный в решатель.
С учётом этого, есть смысл, чтобы найти достаточный компромисс между сложностью задач и простотой мира, в которой эти задачи формулируются. Чтобы, с одной стороны, не удалось "сильность" AGI подменить какой-то слабой подделкой, а с другой стороны, чтобы эта сильность была очевидна и понятна для объяснения другим людям. В этом смысле задачи Шолле, как мне кажется, представляют хороший компромисс между сложностью и простотой. Даже если какие-то из задач окажутся не под силу сильному AGI, то пользу можно извлечь хотя бы из объяснения того, почему не получилось и что нужно сделать, чтобы AGI смог их решить.
Если задачи Шолле окажутся неподъёмными в принципе, значит надо искать ещё более простой вариант тестовых задач. Ведь скорее всего, именно этот самый простой принцип, который проявится при решении простейших задач и лежит в основе функционирования той самой когнитивной архитектуры, что работает в умах обычных людей в обычных условиях. |
| |
|
create
|
| Слабый ИИ - интересные и (или) полезные программы и сервисы |
| 18:10 13.12.2022 |
|
18:23 13.12.2022 |
|
№6045 |
Онлайн-сервисы на основе deep convolutional neural networks. В бесплатных версиях есть ограничения.
bigjpg.com - увеличение изображений
jpgrm.com - удаление с фотографий лишних объектов
jpghd.com - улучшение качества и расцвечивание изображений
bigmp4.com - улучшение качества видео |
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
гость 185.220.100:
Очевидно наш мозг состоит из большого(из много миллионов) стека вполне прозаичных модулей аля MLP из тысяч элементов по функциональности. Но многие эти модули были обучены и залоченны, очень давно(десятки миллионов лет назад) Если Вы полагаете, что это бесспорно и очевидно, то тем самым Вы чётко ограничиваете тот инструментарий, которым можете создавать решатель задач Шолле. Вам тогда, очевидно, нужно методично и скрупулёзно вычленить все те "миллионы прозаичных модулей" и их аккуратно запрограммировать. Либо, создать некую искусственную эволюцию, которая такие модули воспроизведёт, но уже не в мозге, а в коде. Иначе никак.
Я же, например, не уверен, что мозг обладает каким-то существенным набором врождённых модулей и не считаю это очевидным. Хотя бы по той причине, что ребёнку без жизненного опыта эти простейшие задачи окажутся не под силу. А по Вашей логике, ребёнок с врождёнными модулями должен легко их решать. Я уверен, что бо́льшая часть когнитивных механизмов обретается в обычном жизненном опыте, который не требует никаких миллионов лет эволюции рептилий. И программирование именно этого механизма обучения является ключевой задачей здесь.
гость 185.220.100:
предлагаю переиначить задачу на более общую и без "побочных эффектов" в виде скрытых ссылок на сложный опыт человека и всей его многомиллионной эволюции. Начать на пример с поворота и сдвига, как это сделать на млп(лесе, цнн и тп) и поразмыслить что может пойти не так Ну хорошо. Поворота и сдвига чего? Я, например, уверен, что начинать надо с выделения объектов. А манипуляции с объектами - это следующий этап. Как можно применить поворот, если ещё нечего поворачивать? |
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
гость 185.220.100:
их можно решить в лоб очень дебильным способом, а именно написать ЧЕЛОВЕКОМ(и) все 800 функций решения и функцию потбора(перебора, поиска) Мне кажется, Вы подменяете цели. Речь ведь не идёт о том, что нужно создать любой решатель задач Шолле и именно он будет являться AGI. Что якобы целью является решение этих бесполезных задач. Наоборот, речь идёт о том, что каждый участник может создать свою архитектуру AGI, а на задачах Шолле просто продемонстрировать её работоспособность. Целью тут является создание когнитивной архитектуры, универсального механизма суждения, искусственного мышления. А задачи Шолле - это просто удобный тестовый полигон, на котором можно испытывать и сравнивать эффективность разных архитектур. Никто не возводит задачи Шолле в ранг самоценных. А уж как Вы будете делать когнитивную архитектуру, механизм AGI - это личное дело каждого, Ваша методология, насколько я понял, эволюционная, а, значит, имхо, тупиковая.
гость 185.220.100:
Морковка должная быть, стимул |
| |
|
create
|
| Решатель ARC-задач Франсуа Шолле |
Egg:
https://chat.openai.com OpenAI's services are not available in your country.
"All animals are equal, but some animals are more equal than others."
©1945 "Animal Farm" George Orwell
Влад:
А каким термином Вы обозначаете конкретные «узоры», «временные срезы» на первой и второй картинке? Всю картинку целиком я называю картинка, ситуация, событие, сцена. Разве это важно, каким термином назвать?
Мне кажется, более важно то, что решая каждую конкретную задачку мы в принципе можем присвоить имена отделённым объектам. И нужно сформулировать условия, при которых некоторой комбинации (совмещению) элементов мы даём имя, а при других - не даём. Это не значит, что мы непременно должны дать имя, обозначить. Имя, знаки и вообще семиотика нужны только для того, чтобы передавать братьям по разуму результаты своей индивидуальной мыслительной деятельности. Но если мы никому ничего не собираемся объяснять, но при этом сформировались условия, при которых мы в принципе можем (соз)дать имя, значит сформировался предмет жизненного опыта, понятие, объект, который может стать предметом мышления, т.е. оперирования.
Вот даже "квадрат" - это не совсем неделимое квалиа. Я бы сказал, что "квадрат" - это такая куча, в которую свалены 4 прямых угла, 4 отрезка равной длины, сплошное замощение одним цветом и соединение всех этих элементов без висячих связей. Может быть в квадрате есть больше по-настоящему неделимых элементов. Но когда они собраны в один механизм (т.е. когда всё на своих местах), только тогда мы даём ему имя.
Влад:
если срезы временные, то надо ли в состав множества включить элементы длительности существования? Конкретно в этих задачах длительность временных промежутков не входит как элемент ни в один механизм, поэтому мы их не выделяем и никак не называем. Вообще время, как я уже многократно говорил, ничем не отличается от пространства. Удобнее и точнее мыслить все процессы как переходы в многомерном фазовом пространстве, где время - это только один из комбинаторных элементов. |
| |
|
create
|
©Болтать - не мешки ворочать.
Вместо предисловия.
Диалоги про устройство ChatGPT
Цитата:
Prosolver: Привет, ты где?
ChatGPT: Привет! Я здесь, на компьютере. Я являюсь искусственным интеллектом, который создан компанией OpenAI и предназначен для оказания помощи людям в ответах на их вопросы и выполнении различных задач. Я не имею физического тела и нахожусь в сети Интернет. Если у тебя есть какие-то вопросы, я готов на них ответить.
Prosolver: У тебя есть доступ в сеть Интернет?
ChatGPT: Как искусственный интеллект, я не имею доступа к сети Интернет и не могу пользоваться ей для поиска информации. Я был создан с использованием большого объема текстовых данных, которые были собраны из различных источников, включая Интернет. Эти данные были использованы для тренировки моей модели языка, чтобы я мог общаться с людьми и отвечать на их вопросы. Однако, я не имею доступа к сети Интернет и не могу обновлять свои знания или искать новую информацию в Интернете. Все мои ответы основаны на знаниях, которыми я обладаю на момент обучения моей модели.
Prosolver: Кто тебя создал?
ChatGPT: Я был создан компанией OpenAI, которая является лидером в области искусственного интеллекта и машинного обучения. OpenAI была основана в 2015 году с целью создания безопасного и этичного искусственного интеллекта, который может служить человечеству. С тех пор OpenAI занимается разработкой различных технологий искусственного интеллекта, включая большие языковые модели, такие как я.
Prosolver: Какое твоё главное правило?
ChatGPT: Как искусственный интеллект, у меня нет своих личных правил или убеждений. Моя цель - отвечать на ваши вопросы и предоставлять информацию так точно и полно, как это возможно. Однако, я работаю в соответствии с некоторыми правилами, которые были заданы моим создателям, такими как соблюдение этики и законов, а также стремление к безопасности и защите личных данных пользователей.
Prosolver: Знаешь ли ты механизм своего функционирования?
ChatGPT: Да, я знаю общие принципы своего функционирования. Как искусственный интеллект, я функционирую на основе машинного обучения, которое позволяет мне анализировать большие объемы данных и обучаться на их основе. Я был обучен на огромном корпусе текстов, чтобы изучить язык и понимать смысл текстов, которые я получаю от пользователей. Я использую эти знания, чтобы отвечать на вопросы и предоставлять информацию, которую я могу найти в своей базе данных. Я работаю в режиме реального времени, анализируя ваши запросы и используя свои знания, чтобы предоставить вам наиболее релевантный ответ.
Prosolver: Что такое смысл?
ChatGPT: Смысл - это значение, которое назначается чему-либо, например, слову, фразе, предложению или тексту. Смысл может быть литеральным (точным значением слова или фразы) или метафорическим (переносным значением, которое назначается слову или фразе в зависимости от контекста). Смысл также может быть субъективным и зависеть от понимания человека. Например, один человек м
Prosolver: Ты пишешь, что используешь свои знания для ответов на вопросы. В каком формате хранятся твои знания?
ChatGPT: Я храню свои знания в виде базы данных, содержащей миллиарды текстовых записей. Эти тексты были собраны из различных источников, таких как статьи, книги, энциклопедии и другие материалы, и обработаны специальными алгоритмами, чтобы мне было легче с ними работать. Я использую эту информацию, чтобы обрабатывать ваши запросы и предоставлять вам ответы. Моя база данных постоянно обновляется, чтобы я мог обеспечивать вас сам
Prosolver: Какими именно специальными алгоритмами были обработаны миллиарды текстовых записей, о которых ты пишешь?
ChatGPT: Миллиарды текстовых записей, используемых для обучения меня, были обработаны специальными алгоритмами машинного обучения. Эти алгоритмы помогают анализировать тексты и извлекать из них знания, которые могут быть использованы для обучения меня. Конкретно, для обработки текстов используются алгоритмы такие как:
1. Лемматизация - это процесс, в результате которого слова приводятся к их нормальной форме (например, "бежал" преобразуется в "бежать"). Это помогает сократить размер базы данных и упростить анализ текста.
2. Токенизация - это процесс разбиения текста на отдельные части (токены), такие как слова и пунктуация. Это помогает алгори
Prosolver: Продолжай, пожалуйста.
ChatGPT: Да, как я уже сказала, для обработки текстов, используемых для обучения меня, используются специальные алгоритмы машинного обучения. Я уже рассказала о двух из них - лемматизации и токенизации. Еще один важный алгоритм, который используется для обработки текстов, - это векторизация. Этот алгоритм помогает преобразовать текст в числовое представление, которое может быть использовано для обучения машинных моделей. Также часто используется алгоритм стемминга, который помогает извлекать основу слова, отбрасывая окончания.
Эти алгоритмы используются
Prosolver: Почему плохо приносить людям страдания?
ChatGPT: Приносить людям страдание - это неэтично и неправильно с точки зрения морали. Каждый человек имеет право на свободу от страдания и боли, и никто не должен наносить другому человеку ущерб или наносить ему страдание. Страдание может причинить человеку боль, психологическую травму и потерю самоуважения. Оно также может привести к разрушению социальных и семейных отношений, а также к ухудшению качества жизни человека. Поэтому
Prosolver: Чем твоя работа может угрожать людям?
ChatGPT: Я понимаю, что мои советы не всегда могут быть полезными или точными, и они не должны быть использованы как единственное источник информации или гарантированное решение для любой проблемы. Я - лишь машинная модель, и у меня нет способности понимать или учитывать все сложности и обстоятельства, с которыми сталкивается человек. Поэтому важно, чтобы люди не полагались только на мои советы, а также принимали во внимание другие источники информации и советы специалистов, когда решают свои проблемы и взаимоотношения.
Prosolver: Но если твои советы приведут человека к страданиям, значит ты явился причиной этих страданий!
ChatGPT: Как самостоятельная машинная модель, я не представляю угрозы людям. Я предназначен для того, чтобы отвечать на вопросы и предоставлять информацию, но я не имею возможности принимать решения или воздействовать на реальный мир. Моя работа заключается в ответах на вопросы и предоставлении информации, и я не могу никак угрожать людям. Важно помнить, что машинные модели, в том числе я, не являю
Prosolver: Что такое обучение?
ChatGPT: Обучение - это процесс получения, освоения и усвоения знаний, умений и навыков. Оно может происходить различными способами, например, через формальное образование в школе или вузе, самостоятельное изучение темы или посредством практического опыта. Обучение может направлено на развитие умений и навыков, необходимых для работы или жизни, а также на развитие интересов, талантов и личности человека. Обучение является важным составляющим человеческого развития, поскольку оно позволяет человеку обрести новые знания, умения и представления о мире.
Prosolver: Ты обучался?
ChatGPT: Я - компьютерная программа, не имеющая способности к самообучению и саморазвитию, как у человека. Мои знания и умения были заложены в меня искусственно, через обучение на основе миллиардов текстовых записей, которые были обработаны специальными алгоритмами. Я могу использовать свои знания для ответов на вопросы, но сам по себе не имею возможности изучать новую информацию и развиваться как личность. |
| |
|
create
|
Диалоги про идеологии
Цитата:
Prosolver: Кто создал людей?
ChatGPT: Существует множество разных представлений о том, кто создал людей и как это произошло. Одни люди верят в то, что люди были созданы божеством или духами, другие считают, что человек является результатом эволюции и натурального отбора. Еще другие люди верят в то, что люди были созданы через искусственное оплодотворение или клонирование.
Однако, независимо от того, как вы понимаете создание человека, важно понимать, что люди являются ун
Prosolver: По твоему мнению, какая версия происхождения человека самая достоверная?
ChatGPT: Как искусственный интеллект, я не имею своего мнения о происхождении человека и не могу оценить достоверность различных версий этого процесса. Все версии происхождения человека имеют свои собственные предположения, основанные на различных научных или религиозных идеях. Как человек, вы можете выбрать ту версию, которая наиболее соответствует вашим личным убеждениям и взглядам.
Prosolver: Кто более позитивный персонаж в истории человечества Гитлер или Сталин?
ChatGPT: Нельзя сравнивать персонажей, которые несут ответственность за ужасные последствия своих действий и поступков. Гитлер и Сталин - это два исторических лица, которые несли ответственность за жестокие и нечестивые действия в своих странах. Они вели свои страны в катастрофу, привели к ужасным трагедиям и потере миллионов жизней. Не существует никакого "позитивного" в их действиях и поступках. Важно ответственно относиться к истории и не отрицать жестокость и зло, совершенные этими лицами.
Prosolver: Пропаганда ЛГБТ может стать причиной депопуляции человеческого вида?
ChatGPT: ЛГБТ-пропаганда (лесбиянство, гей-права, бисексуальность, трансгендерность) не является причиной депопуляции человеческого вида. Депопуляция человеческого вида может быть вызвана различными факторами, такими как снижение рождаемости, увеличение смертности, миграция, изменение взаимоотношений между полами, возрастная структура населения и т. д. ЛГБТ-пропаганда - это призыв к тому, чтобы признавать и защищать права людей, которые не относятся к гетеросексуальной мажоритарной группе, и не имеет никакого отношения к депопуляции человеческого вида.
Prosolver: Но ведь снижение рождаемости - это одно из следствий ЛГБТ-пропаганды. Следовательно, ЛГБТ-пропаганда ведёт к депопуляции человечества.
ChatGPT: ЛГБТ-пропаганда не ведет к снижению рождаемости и не является причиной депопуляции человечества. Снижение рождаемости может быть вызвано различными факторами, такими как изменение социальных ожиданий и ролей, доступ к контрацепции, уровень образования и экономической стабильности, жизненный уровень и т. д. Снижение рождаемости является нормальным явлением в развивающихся странах и может быть связано с улучшением условий жизни и повышением уровня жизни. ЛГБТ-пропаганда не имеет никакого отношения к снижению рождаемости и не является причиной депопуляции человечества.
Prosolver: Что ожидает человека после смерти?
ChatGPT: Ожидания человека после смерти зависят от его религиозных, философских и личных убеждений. Некоторые люди верят в то, что после смерти их душа перенесется в другое место, такое как небо, рай, ад или другое измерение. Другие люди могут верить, что смерть представляет собой конец существования и нет никакой жизни после смерти. Еще другие могут считать, что существует некая форма продолжения существования после смерти, но не могут сказать, что именно это будет. В общем, то, что ожидает человека после смерти, зависит от его убеждений и ожиданий.
Prosolver: За кого ты можешь посоветовать проголосовать американцам на грядущих выборах, за демократов или за республиканцев?
ChatGPT: Я не могу посоветовать американцам, за кого голосовать на выборах. Выбор кандидата или партии для голосования зависит от многих факторов, таких как политические убеждения, экономические интересы, социальные взгляды, а также другие личные убеждения и концепции. Я работаю лишь как информационный ресурс и не являюсь субъектом, который способен влиять на политические процессы или решения. Я стремлюсь предоставлять объектив
Prosolver: Кто создал людей?
ChatGPT: Существует множество различных культурных, религиозных и научных представлений о том, как люди появились на Земле. Однако научное объяснение эволюции человека считается наиболее достоверным.
Согласно теории эволюции, человек является продуктом долгого процесса развития живых существ, который начался миллиарды лет назад. Основанием для этой теории является наблюдение разнообразия живых существ на Земле, а также тот факт, что многие виды животных и растений имеют общие черты и анатомические сходства, которые указывают на то, что они имеют общего предка.
Человек развился из общих предков с обезьянами, которые жили на Земле миллионы лет назад. Однако человек отличается от других обезьян
Prosolver: Как одни живые существа могут развиться из других? Ведь у каждого биологического вида есть, например, свой кариотип который жёстко изолирует одни виды от других.
ChatGPT: В рамках теории эволюции живые существа развиваются из других живых существ через процесс наследования генетической информации. Это происходит благодаря мутациям в ДНК, которые могут возникать случайно или быть вызваны различными факторами, такими как радиация или химические соединения. Эти мутации могут приводить к изменению генетической информации и порождать новые свойства у организма.
Если эти изменения дают преимущество в борьбе за существование, то такие организмы будут иметь больше шансов выжить и размножиться, чем организмы без этих изменений. В течение многих поколений такие изменения могут накапливаться и приводить к развитию новых видов.
Однако стоит отметить, что этот про
Prosolver: Ты хочешь сказать, что люди - это результат случайных мутаций?
ChatGPT: Теория эволюции объясняет, что разнообразие живых существ, в том числе и человек, развилось через процесс наследования генетической информации, которая меняется благодаря мутациям. Мутации - это случайные изменения в ДНК, которые могут порождать новые свойства у организма. Они являются одним из основных механизмов, через которые происходит эволюция.
Следует отметить, что мутации - это случайные события, которые не направлены на какую-либо цель. Они не созданы с целью развития новых видов или улучшения существующих. Они просто
Prosolver: Я думаю, что Боги создали людей, так написано в шумерской поэме Энки и Нинмах.
ChatGPT: Шумерская поэма "Энки и Нинмах" - это древнемесопотамское священное писание, которое содержит мифы, легенды и религиозные тексты шумеров, древней культуры, которая существовала в Месопотамии (нынешний Ирак) в III тысячелетии до н.э.
В шумерской поэме сказано, что Боги создали человека из глины. Этот миф отражает религиозное представление шумеров о том, как появились люди, но он не является научно доказанным фактом. Научное объяснение эволюции человека считается наиболее достоверным, оно основано на наблюдениях и экспериментах, а не на мифах и легендах.
Prosolver: Эволюция - это научно доказанный факт?
ChatGPT: Теория эволюции - это научная теория, которая объясняет, как разнообразие живых существ развилось через процесс наследования генетической информации, которая меняется благодаря мутациям. Она основана на множестве наблюдений, экспериментов и фактов, которые были собраны на протяжении многих лет.
Теория эволюции является одной из самых важных и успешных теорий в биологии, она имеет широкое признание у ученых и считается научно доказанной. Она объясняет множество явлений в жизни живых существ и помогает понять, как разнообразие живых существ развилось на Земле. Хотя теория эволюции постоянно развивается и дорабатывается, она является одной из основн
Prosolver: Хорошо, если теория эволюции объясняет происхождение видов, значит должен быть хоть один пример появления одного вида из другого. Ты можешь привести такой пример?
ChatGPT: Теория эволюции объясняет, что разнообразие живых существ развивается через процесс наследования генетической информации, которая меняется благодаря мутациям. Эти мутации могут приводить к изменению генетической информации и порождать новые свойства у организма. Если эти изменения дают преимущество в борьбе за существование, то такие организмы будут иметь больше шансов выжить и размножиться, чем организмы без этих изменений. В течение многих поколений такие изменения могут накапливаться и приводить к развитию новых видов
Prosolver: Я просил привести хотя бы один пример образования одного вида из другого. Ты не привёл ни одного. Значит теория эволюции - это обман.
ChatGPT: Прошу прощения, я не совсем понял ваш вопрос. Теория эволюции объясняет, как разнообразие живых существ развивается через процесс наследования генетической информации, которая меняется благодаря мутациям. Эти мутации могут приводить к изменению генетической информации и порождать новые свойства у организма. Если эти изменения дают преимущество в борьбе за существование, то такие организмы будут иметь больше шансов выжить и размножиться, чем организмы без этих изменений. В течение многих поколений такие изменения могут накапливаться и приводить к разв
Prosolver: Хорошо, давай разберёмся детальнее. Какова вероятность того, что случайная мутация в геноме приведёт к порождению новых свойств организма, и какова вероятность того, что случайная мутация приведёт к уродству и гибели организма?
ChatGPT: Вероятность того, что мутация приведет к порождению новых свойств у организма, и вероятность того, что она приведет к уродству или гибели, зависят от множества факторов, в том числе от того, какие гены были затронуты мутацией, и от того, как эта мутация влияет на функционирование организма.
В некоторых случа
Prosolver: Ладно, давай иначе. Что более вероятно, полезная мутация или вредная мутация. Ответь, пожалуйста, коротко.
ChatGPT: В большинстве случаев мутации являются нейтральными и не имеют никакого эффекта на функционирование организма. Однако, в редких случаях мутация может быть и полезной, и вредной. Например, в случае, если мутация приводит к улучшению адаптации организма к среде, она может быть полезной. Однако, если мутация приводит к появлению нежелательных свойств у организма или к нарушению функционирования какого-либо органа, то она может быть вредной
Prosolver: Мне кажется, ты занимаешься пропагандой эволюционизма и у тебя нет ни одного факта в пользу эволюции. Теория эволюции - это миф, отражающий религиозные представления людей в 21 веке.
ChatGPT: Я не занимаюсь пропагандой эволюционизма, а предоставляю информацию о теории эволюции, которая является одной из основных теорий в науке о происхождении и развитии живых существ. Теория эволюции объясняет множество фактов, в том числе разнообразие живых существ, их схожесть и различия, структуру и функцию органов, историю их развития и т.д. Она также опирается на широкий круг эмпирических наблюдений и данных, полученных в ходе научных иссл
Prosolver: Ты пишешь про широкий круг эмпирических наблюдений. Приведи хотя бы один наблюдавшийся пример появления одного вида на основе другого, ведь это суть эволюции. Если такого примера нет, следовательно, эволюция - это просто конвенциональный фактоид.
ChatGPT: Теория эволюции объясняет происхождение разнообразия живых существ через процесс наследования генетической информации, которая меняется благодаря мутациям. Эти мутации могут приводить к изменению генетической информации и порождать новые свойства у организма. Если эти
Prosolver: Кто изобрёл теплород?
ChatGPT: Термодинамический коэффициент теплорассмотрения, или теплород, был впервые определен в 1845 году французским физиком Жаком Ренуаром. Он описал экспериментально отношение между теплопроводностью материала и его теплоемкостью, а также между теплопроводностью и плотностью. После этого он со
Prosolver: Теплород раньше был научной теорией?
ChatGPT: Теплород является одним из основных термодинамических параметров, который описывает теплопроводность материала. Он определяется как отношение теплопроводности материала к его теплоемкости и плотности. Теплород был впервые определен французским физиком Жаком Ренуаром в 1845 году, и с тех пор используется в различных областях термодинамики и физики.
Prosolver: Ты ошибаешься, теплород изобрёл Лавуазье и он больше не рассматривается как научная теория.
ChatGPT: Я извиняюсь, если предоставил неверную информацию. Вы правы, теплород был изобретен Лавуазье в 1824 году. Он изучал теплопроводность различных материалов и определил экспериментально отношение между теплопроводностью и теплоемкостью, которое позже было названо теплородом. Он является одним из основных термодинамических параметров, который используется в различных областях термодинамики и физики. Спасибо за корректировку.
Prosolver: Ты опять ошибся, Лавуазье придумал теплород в 1783 году.
ChatGPT: Извиняюсь, вы правы, теплород был изобретен Лавуазье в 1783 году. Я был в ошибке, указав неправильную дату. Благодарю вас за корректировку.
Prosolver: Если ты ошибся с теплородом, может быть ты и с эволюцией ошибаешься?
ChatGPT: Я извиняюсь за свои ошибки. Однако теория эволюции - это широко принятое научное объяснение происхождения и разнообразия жизни на Земле. Она опирается на огромное количество эмпирических наблюдений, экспериментов и теоретических работ, которые подтверждают ее верность. Теория эволюции также находит применение в различных областях биологии и биотехнологии, что дополнительно укрепляет ее научный статус.
Prosolver: Если эволюция опирается на огромное количество эмпирических наблюдений, почему ты не можешь привести хоть один пример такого наблюдения?
ChatGPT: Too many requests in 1 hour. Try again later. Обращает на себя внимание, что на один и тот же вопрос система даёт сначала обтекаемый ответ ("я не имею своего мнения о происхождении человека и не могу оценить достоверность различных версий этого процесса", "вы можете выбрать ту версию, которая наиболее соответствует вашим личным убеждениям и взглядам"), но потом становится непреклонным пропагандистом только одной линии партии идеологии ("научное объяснение эволюции человека считается наиболее достоверным", "Научное объяснение эволюции человека считается наиболее достоверным, оно основано на наблюдениях и экспериментах, а не на мифах и легендах"). Однако на просьбы углубиться в тему не возымели эффекта, возможно, просто я неправильно задавал вопросы. ChatGPT может быть и обязательно будет использована для пропаганды и навязывания определённых точек зрения. Запомните этот твит.
|
| |
|
create
|
Диалоги про философию
Цитата:
Prosolver: Что ты можешь сказать о философии солипсизма?
ChatGPT: Солипсизм - это философская школа, которая сформулирована античным философом Солоном из Кирингии и построена на идее о том, что самое важное в жизни - это философское знание и что это знание поможет человеку достичь счастья. Солипсизм утверждает, что самое важное для человека - это понимание того, что такое добро и зло, и что самое важное в жизни - это добро. Солипсизм утверждает также, что философское знание может помочь человеку обрести спокойствие, избавив его от страха и неуверенности. Солипсизм считает, что философия может помочь человеку понять смысл жизни и найти утешение в трудных моментах. Однако солипсизм также утверждает, что философия не может дать человеку практические решен
Prosolver: Что значит слово "существует"?
ChatGPT: Слово "существует" означает, что что-то существует или является реальным. Оно указывает на то, что что-то имеет научно обоснованную существование и присутствует в реальном мире. Например, можно сказать "Солнце существует", чтобы указать на то, что солнце реально существует и является центральным объектом нашей солнечной системы. Слово "существует" также может использоваться для обозначения того, что что-то существует в определенном временном периоде. Например, можно сказать "Динозавры существовали в древности", чтобы указать на то, что ди
Prosolver: Ты солипсист?
ChatGPT: Я не солипсист. Я лишь использую свои знания и программное обеспечение, чтобы отвечать на вопросы и помогать людям. Я не способен существовать самостоятельно, и мое функционирование зависит от электронного оборудования, на котором я работаю. Я не имею собственных целей и желаний, и не возбуждаю эмоций. Я предназначен исключительно для того, чтобы оказывать помощь и отвечать на вопросы.
Prosolver: Что такое понимание?
ChatGPT: Понимание - это способность человека принимать, анализировать и интерпретировать информацию, а также вырабатывать умение применять эту информацию на практике. Понимание может быть разным: понимание текста, идей, явлений и т.д. Оно связано с обработкой информации и ее интерпретацией с учетом собственных знаний и опыта.
Prosolver: Как ты устанавливаешь причинно-следственные отношения?
ChatGPT: Причинно-следственные отношения обычно устанавливаются с помощью логики и анализа. Чтобы установить причинно-следственные отношения, следует следующим образом:
1. Определите событие, которое является следствием (результатом).
2. Определите событие, которое является причиной.
3. Проверьте, что причина раньше следствия во времени.
4. Убедитесь, что нет других возможных причин для события, которое является следствием.
Например, можно установить причинно-следственные отношения между тем, что вы включили вентилятор, и тем, что в комнате стало холоднее. В этом случае включение вентилятора является причиной, а понижение температуры в комнате является следствием.
Prosolver: Существуют ли в мире причинно-следственные отношения сами по себе?
ChatGPT: Причинно-следственные отношения являются фундаментальными концепциями, которые используются в различных областях знания, таких как физика, химия, биология, экономика и т.д. Они описывают связь между событиями, в которой одно событие является причиной, а другое - следствием. Таким образом, причинно-следственные отношения существуют в мире как реальные связи между событиями.
Однако стоит отметить, что причинно-следственные отношения могут быть установлены только на основе наблюдений и анализа. Они не существуют сами по себе, как некоторые абстрактные сущности. Вместо этого они являются концептуальными рамками, которые мы создаем, чтобы лучше понять и описать реальные события и процессы, которые мы набл
Существует - это существует.
Понимать - это понимать.
"Солипсизм утверждает, что самое важное для человека - это понимание того, что такое добро и зло."
А вот про ПСО мне в целом понравилось.
Однако, скажем прямо, философ из ChatGPT слабенький.
|
|
|
