Начало. И до средины - далеко. Ой как далеко.
Объясняю на пальцах, хотя есть моя статья здесь.
В основе нейронных сетей лежат вероятностные алгоритмы, которые "обучаются", используя аппарат матстатистики.
Все связи между "виртуальными нейронами" - это циклические системы уменьшения/увеличения связей в графе. (Именно "графе" - математическая модель, а не "в роте" или "во рту").
По мере подачи обратного воздействия навстречу исходным данным, нейросети корректируют весА тех или иных связей, выраженных в обычных числах.
Так, автономного ИИ в том виде, что сейчас - не наблюдается. Любая система должна подключиться к действующему компьютерному кластеру, который мало того, что моделирует нейросеть, должен быть подключён к источникам информации.
Отключите Алису, ГПТ от доступа к сети - вы сильно удивитесь результатам.
На борту этого робота нет нейросети. Данный робот просто передаёт входную информацию в локальную сеть кластерной обработки данных, получая и озвучивая/выполняя команды от данной системы.
Однако, данная система ограничена количеством вычислительных мощностей.
Дело в том, что обработка - цифровая.
Всё обрабатывается ЧИСЛЕННО.
Если интересно, почитайте про аналоговые компьютеры. Их результат - тоже - вероятностный. Но два таких в своё время спасли от краха X-29 от Грумманн, когда X-29 пересёк высоту в "минус" уровня моря. У него произошла ошибка деления на 0, но тогда программеры об этом не задумывались. В итоге, машину "вытянули" два аналоговых компьютера.
У них немного иначе работает данный механизм.
По итогу, нейросетевые системы - это просто "поисковые машины". Которые ищут информацию. И её выдают с той или иной достоверностью.
Вот и этот робот - без доступа к нейросети, реализованной НЕ ВНУТРИ него, а ВО ВНЕ, без доступа самой ВНЕШНЕЙ нейросети к мировой сети - беда бедовая.
Отключите в телефоне связь с Интернет. Алиса сразу на это выругается. То же сделает и гугловский "Окей Гугл".
Такими игрушками - можно только пугать. По факту, нейросети - подвержены простому правилу - "мусор на входе - мусор на выходе".
Суть нейросетевого обучения - представить статистически ВЕРНУЮ, РЕПРЕЗЕНТАТИВНУЮ выборку данных.
Вне этих данных любая нейросеть - не более, чем набор цифровых данных. Которые могут работать абсолютно неверно.
Простой пример - при генерации изображений - неверное количество пальцев. Потому что нейросеть не обучена ПОНИМАНИЮ слова "палец". Слишком много значений. И если вы в Чат ГПТ спросите, что такое палец - получите не то, что ожидаете от человека. Вы получите полный набор информации о том, что есть такое слово, оно может означать то-то и то-то. По факту - нейросеть не понимает, чего вы от неё хотите.
Потому что ничего не понимает. Для неё - это абстрактный цифровой алгоритм, который вероятностно ищет нужную информацию не у себя, а во внешних источниках.
Это сообщение отредактировал IR145 - 13.09.2023 - 20:04
yaplakal.com