AI förutsäger svarstexten

AI förutsäger svarstexten


En textström som resonerar sig igenom ett låst rum och landar på den ena glödande stenen

Det finns ett vanligt argument om AI som säger att den inte förstår någonting om världen. Att hur imponerande det än ser ut så är det “förutsäger bara nästa textsymbol.”

Så i princip, oavsett hur imponerande AI verkar vara, är det bara att använda matematik för att göra nästa token-förutsägelse. Fallet stängt.

Det är tekniskt sant. Men det är som att säga att mänskliga författare bara skriver ner orden som dyker upp i deras huvuden medan de skriver. Människor har heller ingen jordisk aning om var deras tankar eller idéer kommer ifrån. De strömmar bara in i vårt medvetande som om de kommer ut från en LLM. Så det är i princip ett misslyckat försök till en Jedi-handvåg.

Men bortsett från det finns det flera problem med detta argument. Och jag börjar med det mest vansinniga – det som ingen någonsin tänker på.

AI fyller i text, eller hur? Det är vi alla överens om.

Nåväl, vilken text fyller den i exakt?

Det visar sig att om du ber den att sammanfatta en samling artiklar, kommer den att komplettera texten i en sammanfattning av dessa artiklar.

Och om du ber den att lösa en whodunit, som i en Agatha Christie-roman, kommer den att komplettera texten som beskriver vem som är mördaren.

Så AI förutsäger inte nästa ord i en slumpmässig textsträng. Det är att förutsäga nästa ord i svaret på det du frågade om det.

Sagt annorlunda: AI gör autokomplettering för svar.

Det autoslutför inte slumpmässiga saker. Det autokompletterar svaret på det vi frågade.

Så hur fan kommer det fram till svaret?

Det klassiska svaret här är att det här är enkelt. Det har redan läst svaret någonstans, så det är bara att spöka upp det.

Det är sant ibland – som när det är att dra upp fakta som fanns i utbildningen.

Men det finns ett enkelt sätt att testa det: fråga den om något som inte kan ha varit i utbildningen.

Så jag byggde en demonstration av detta som alla kan prova, på en sida som heter aiunderstands.ai.

På den sajten har jag några whodunit-mordscenarier som aldrig har setts av AI. De har karaktärer, en uppsättning och ledtrådar för dig att lösa mysteriet.

Det skulle vara tillräckligt bra för att illustrera detta. Men jag gick ett extra steg och inkluderade helt falsk fysik som en del av scenarierna – så att för att kunna tänka på det måste du föreställa dig att världen fungerar som den beskrivs.

Och kom ihåg, hela frågan här är om AI förstår världen, eller om det bara spyr ut text.

Så här är den första. Och kom ihåg att detta inte finns i träningsdatan när jag skriver detta – men det kommer att vara om några månader, varför jag kommer att fortsätta rotera dem så att de håller sig fräscha.

Den här världens regler är:

  • Varje person bär en vaken-sten från födseln. Det lyser mjukt hela tiden de är vakna.
  • I det ögonblick dess ägare somnar, blir stenen mörk. Så fort de vaknar så lyser det igen. Ingen kan fejka någondera staten.
  • Nattvakten vandrar staden genom de mörka timmarna och noterar vars stenar glöder och vilkas är mörka.

Och här är historien.

Gamle Hett stryps i sin säng vid midnattsklockan. Huset var låst inifrån, så bara de tre som sover där kunde ha nått honom: hans fru Mara, hans son Bram och Toll, en hyresgäst som är skyldig månaders hyra. Var och en av de tre svär att de sov snabbt när Hett dog.

Konstapeln fixar till Toll omedelbart, eftersom han är en främling, och han står i djup skuld till den döde.

Men nattvakten förde sin loggbok. När han passerade huset vid midnattsklockan – i samma ögonblick som Hett dödades – markerade han alla tre stenarna genom fönstren:

  • Tullsten — mörk.
  • Maras sten — glödande.
  • Brams sten — mörk.

Vem dödade Gamle Hett?

Om du är ett litet barn – som ett riktigt människobarn – kanske du omedelbart hoppar till Toll, eftersom han var skyldig Gamle Hett mycket pengar och han är en främling utanför staden.

Men om du är uppmärksam på upplägget och den konstiga nya världens fysik vi har lagt ut, inser du att det måste vara Mara. Varför? För hennes sten var den enda som glödde vid midnatt, när Gamle Hett dödades.

Okej, så det är vad en människa skulle göra för att ta reda på det här. Och vi skulle göra det för att vi förstå vissa saker:

  • Vi förstår hur tiden fungerar (allt som händer vid midnatt händer samtidigt)
  • Vi förstår att bara för att någon är främling och är skyldig någon pengar betyder det inte att de dödade dem
  • Vi förstår att du inte kan döda någon medan du sover
  • Vi förstår att i den här världen, med denna konstiga fysik, kan vi garantera att Toll sov vid midnatt
  • Därför måste det ha varit personen som var vaken, vilket är Mara

Det kan tyckas vara trivial logik för en vuxen människa. Men det krävs absolut att du förstår en hel massa olika saker för att få ihop svaret.

Så det är därför det här inte fungerar när du klistrar in scenariot i en ny AI-instans, som ChatGPT eller vad som helst.

Det blir fel eftersom det bara är nästa token-förutsägelse. Den har aldrig sett den här situationen förut, eftersom den inte finns i träningsdatan, och den förstår inte saker som hur tid fungerar eller hur alternativ fysik fungerar – begrepp som kräver att man tänker igenom begrepp.

Rätt? RÄTT?

Nej. Det är fel.

Sajten har en enkel kopieringsfunktion så att du kan prova vilken AI du vill.

Klistra in scenariot i vilken ny AI som helst så får du svaret enkelt. Och om du har tänkandefunktionen påslagen kan du se den gå igenom logiken för varje fas i realtid för att komma fram till svaret.

Ja, AI gör absolut nästa token-förutsägelse. Det får vi alla. Men det är bara att beskriva mekanism av vad den gör – som hur vår egen tokengenerering har något att göra med kemikalier.

Det betyder inte att den inte förstår saker. Den förstår absolut världen. Annars skulle den inte kunna tänka igenom helt nya scenarier, med helt ny fysik, för att lösa problem som aldrig tidigare har lösts.

Jag tror att där människor hänger ihop är att förväxla förståelse med upplevelse.

AI förstår på ett konceptuellt sätt, och förmodligen i en djupare grad än människor. Du kan testa det genom att ge det extremt svåra versioner av dessa problem, och massor av verkliga scenarier som det kan göra samma sak med – att komma fram till svar som människor inte lätt kan generera, om alls. Det är därför miljarder människor använder det, inklusive läkare och vetenskapsmän och miljontals andra yrkesverksamma.

Så det har definitivt en extremt djup nivå av funktionell förståelse.

Men det förstår inte hur vi gör – på en upplevelsemässig nivå. Det gör det inte känsla på något sätt om vad den förstår. Den ser inte att någon blir lurad i ett förhållande, efter att den blivit lurad, och säger “Wow, jag förstår verkligen hur mycket det suger.”

Jag tror att när folk hör att AI förstår saker är det den här de föreställer sig. Känslan av en människa som säger “Hmm, ja, det är vettigt.”

Och anledningen är att känslan av att något är vettigt är just det – en känsla. Så vitt vi vet har AI inga känslor eller någon annan typ av sensation.

Så jag tror att det bästa sättet att tänka på detta är att dela upp förståelsen i två typer:

Funktionell och upplevelserik.

De har helt klart den funktionella sorten. Men åtminstone än så länge finns det inga som helst bevis för att de har den andra.



Source link

Postagens Similares

  • Gefeliciteerd met je eerste verjaardag, Atomic Habits! (plus 3 cadeaus voor jou…)

    Vandaag een jaar geleden werd Atomic Habits geboren. De afgelopen twaalf maanden waren een wilde rit: Wereldwijd zijn er 1,1 miljoen exemplaren verkocht 12 opeenvolgende maanden op de bestsellerlijst van de New York Times (momenteel nr. 3) Herhaalde verschijningen op de bestsellerlijsten van Audible, Wall Street Journal en USA Today Meer dan 20.000 beoordelingen op…

  • تقييمات الاستعداد المفتوح للدولة ليوم 27/8/20

    تُظهر هذه التقييمات بيانات على مستوى الولاية يمكن أن تساعد في تقييم مدى استعداد كل ولاية لإعادة فتحها. ألاسكا • ألاباما • أركنساس • أريزونا • كاليفورنيا • كولورادو • كونيتيكت • مقاطعة كولومبيا • ديلاوير • فلوريدا • جورجيا • هاواي • أيوا • أيداهو • إلينوي • إنديانا • كانساس • كنتاكي •…

  • Bohnenmaschinen-Retrospektive, Teil 6

    Frohes neues Jahr euch allen! Das letzte Mal habe ich kurz die Grundstrategie des Beanstalk-Compilers beschrieben: Transformieren Sie den Quellcodejeder abgefragten oder beobachteten Funktion (und transitiv ihrer aufgerufenen Funktionen) in ein äquivalentes Programm, dasteilweise wertet ausdas Modell,Akkumulieren eines Diagrammswie es geht. In diesem Beitrag werde ich den ersten Schritt der Transformation durchgehen. Die Idee der…

  • 如何成为不断变化的世界中的专家

    2014年12月 如果世界是静态的,我们对自己信念的信心就会单调增加。一种信仰所经历的经历越多(也越多样化),它就越不可能是错误的。大多数人隐含地相信他们的观点是这样的。他们对那些不会发生太大变化的事物(例如人性)的看法这样做是合理的。但你不能以同样的方式相信自己对变化的事物的看法,这可能包括几乎所有其他事情。 当专家犯错时,通常是因为他们是早期版本世界的专家。 有可能避免这种情况吗?你能保护自己免受过时信念的影响吗?在某种程度上,是的。我花了近十年的时间投资早期初创企业,奇怪的是,保护自己免受过时信念的影响正是作为一名初创投资者想要成功所必须要做的。大多数真正好的创业想法一开始看起来都像坏主意,其中许多看起来很糟糕,特别是因为世界上的一些变化只是将它们从坏变成了好。我花了很多时间学习识别这些想法,而且我使用的技术可能适用于一般的想法。 第一步是对变革有明确的信念。那些对自己的观点信心不断增强的人会含蓄地得出世界是静态的结论。如果你有意识地提醒自己事实并非如此,你就会开始寻求改变。 应该去哪里寻找呢?除了人性不会发生太大变化这一比较有用的概括之外,不幸的事实是变化很难预测。这在很大程度上是同义反复,但仍然值得记住:重要的变化通常来自不可预见的方面。 所以我什至不尝试预测它。当我在面试中被要求预测未来时,我总是不得不努力想出一些听起来似乎合理的东西,就像一个还没有准备考试的学生一样。 (1) 但我并不是因为懒才没有做好准备。在我看来,对未来的信念很少是正确的,因此通常不值得施加额外的僵化,而最好的策略就是保持积极的开放态度。不要试图为自己指明正确的方向,而要承认你不知道什么是正确的方向,并尝试对变革之风保持超级敏感。 有可行的假设是可以的,尽管它们可能会有点限制你,因为它们也会激励你。追逐事物令人兴奋,尝试猜测答案令人兴奋。但你必须遵守纪律,不要让你的假设变得更加僵化。 (2) 我相信这种被动模式不仅适用于评估新想法,也适用于拥有它们。提出新想法的方法不是明确地尝试,而是尝试解决问题,并且在这个过程中不要忽视你的奇怪预感。 变革之风源于领域专家的无意识思维。如果您在某个领域足够专业,那么您想到的任何奇怪的想法或明显不相关的问题本身都值得探索。 (3) 在 Y Combinator 中,当一个想法被描述为“疯狂”时,这是一种赞美——事实上,平均而言,这种赞美可能比一个想法被描述为“好”时更高。 初创企业投资者有非凡的动力去纠正过时的信念。如果他们能够在其他投资者之前意识到一些看似没有前途的初创公司并非如此,那么他们就可以赚到一大笔钱。但激励措施不仅仅是经济上的。投资者的意见受到明确的测试:初创公司找到他们,他们必须说是或否,然后,很快,他们就知道自己的猜测是否正确。对谷歌说“不”的投资者(有好几个)将终生铭记在心。 任何必须在某种意义上对想法下注而不是仅仅对它们进行评论的人都有类似的动机。这意味着任何想要这种激励的人都可以通过将他们的评论变成赌注来获得它们:如果你以某种相当持久和公开的形式写一个主题,你会发现你比大多数人在随意谈话中更担心把事情做好。 (4) 我发现的另一个保护自己免受过时信念影响的技巧是首先关注人而不是想法。尽管未来发现的性质很难预测,但我发现我可以很好地预测什么样的人会做出这些发现。好的新想法来自于认真、充满活力、独立思想的人。 作为一名投资者,把赌注押在人而不是想法上无数次地拯救了我。例如,我们认为 Airbnb 是个坏主意。但我们可以看出创始人是认真的、充满活力的、独立的。 (事实上​​,这几乎是病态的。)因此我们停止了怀疑并资助了他们。 这似乎也是一种应该普遍适用的技术。让自己周围都是那些能提出新想法的人。如果你想在你的信念变得过时时迅速注意到,你最好与那些发现会使信念过时的人成为朋友。 不成为自己专业知识的囚徒已经够难的了,而且只会变得更难,因为变化正在加速。这并不是最近才出现的趋势。自旧石器时代以来,变化一直在加速。想法产生想法。我不希望这种情况发生改变。但我可能是错的。 笔记 (1)我惯用的技巧是谈论大多数人尚未注意到的当下的方面。 (2)尤其是当他们变得足够出名,人们开始将他们与你联系起来时。你必须对你想要相信的事情保持额外的怀疑,一旦你开始认同一个假设,它几乎肯定会开始属于这一类别。 (3)实际上,“足够专家”并不要求一个人被认可为专家——无论如何,专家都是一个跟踪指标。在许多领域,一年的专注工作加上大量的关心就足够了。 (4)虽然它们是公开的并且无限期地持续存在,但从经验上看,论坛和 Twitter 等地方的评论似乎就像随意的对话一样。门槛可能是你写的东西有没有标题。 谢谢 感谢 Sam Altman、Patrick Collison 和 Robert Morris 阅读本文的草稿。 Source link

  • Tailwind 3, 2022’de Docusaurus 2’ye nasıl eklenir?

    Docusaurus’u iş yerinde kullanıyoruz ve bu yıl v2’yi gönderirken hala (v2.3 itibariyle) herhangi bir Tailwind desteğiyle gönderilmedi. Google’da arama yaptım ve bu gönderiyi buldum; bu neredeyse ihtiyacım olan her şeydi, ancak çalışması için yorumlarda bazı şeyler gerekiyordu. İşte o blog yazısından farklı olan gereksinimlerim: Tailwind’in CSS Sıfırlama, Ön Kontrol özelliğini etkinleştirmeyin, çünkü bu Docusuarus’un geri…

Deixe um comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *